Pharmaceutical and personal care products (PPCPs) as endocrine disrupting contaminants (EDCs) in South African surface waters
Notice bibliographique
Résumé
Globally, water resources are under constant threat of being polluted by a diverse range of man-made chemicals, and South Africa is no exception. These contaminants can have detrimental effects on both human and wildlife health. It is increasingly evident that several chemicals may modulate endocrine system pathways in vertebrate species, and these are collectively referred to as endocrine disrupting contaminants (EDCs). Although the endocrine-disrupting effect of water pollutants has been mainly linked to agricultural pesticides and industrial effluents, other pollutants such as pharmaceuticals and personal care products (PPCPs) are largely unnoticed, but also pose a potentially significant threat. Here we present for the first time in a South African context, a summarised list of PPCPs and other EDCs detected to date within South African water systems, as well as their possible endocrine-disrupting effect in-vitro and in-vivo. This review addresses other factors which should be investigated in future studies, including endocrine disruption, PPCP metabolites, environmental toxicology, and antibiotic resistance. The challenges of removing EDCs and other pollutants at South African wastewater treatment works (WWTWs) are also highlighted. The need for focused research involving both in-vitro and in-vivo studies to detect PPCPs in water systems, and to delineate adverse outcome pathways (AOPs) of priority PPCPs to aid in environmental impact assessment (EIA), are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».