Sources, Fate, and Detection of Dust-Associated Perfluoroalkyl and Polyfluoroalkyl Substances (PFAS): A Review
Notice bibliographique
Résumé
The occurrence of sand and dust storms (SDSs) is essential for the geochemical cycling of nutrients; however, it is considered a meteorological hazard common to arid regions because of the adverse impacts that SDSs brings with them. One common implication of SDSs is the transport and disposition of aerosols coated with anthropogenic contaminants. Studies have reported the presence of such contaminants in desert dust; however, similar findings related to ubiquitous emerging contaminants, such as per- and poly-fluoroalkyl substances (PFAS), have been relatively scarce in the literature. This article reviews and identifies the potential sources of dust-associated PFAS that can accumulate and spread across SDS-prone regions. Furthermore, PFAS exposure routes and their toxicity through bioaccumulation in rodents and mammals are discussed. The major challenge when dealing with emerging contaminants is their quantification and analysis from different environmental media, and these PFAS include known and unknown precursors that need to be quantified. Consequently, a review of various analytical methods capable of detecting different PFAS compounds embedded in various matrices is provided. This review will provide researchers with valuable information relevant to the presence, toxicity, and quantification of dust-associated PFAS to develop appropriate mitigation measures.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».