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Enregistrement W4387261160 · doi:10.36487/acg_repo/2315_009

PFAS—emerging constituents of concern for mine closure studies

2023· article· en· W4387261160 sur OpenAlexaffabout
Omar Villar, Krishna Kumar Srivastava, Cori Hoag

Notice bibliographique

RevueMine closure · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFluoride Effects and Removal
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClosure (psychology)Computer sciencePolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A screening level site investigation of per and/or polyfluoroalkyl substances (PFAS) was conducted at six legacy mining sites in North America; the sites have been inactive from 10 to 92 years before present. Soil and water samples were collected based on the location of historical infrastructure footprints, current monitoring networks (upstream and downstream of mine facilities), hydrogeological conditions, and flow gradients. Representative samples of groundwater, leach draindown solutions, and pit lake water were collected. Soil media samples included a vertical characterization of tailings storage facilities at locations near maintenance shops, processing plants, and pregnant leach solution ponds. The samples were sent to a third-party testing lab and analysed for 36 PFAS compounds included under Method 537 (modified). The initial screening was successfully conducted, indicating the presence of nine PFAS compounds at five of the six legacy sites. The sample results were compared with five reference guidelines–U.S. EPA proposed MCLs, U.S. EPA Regional Screening Levels, Hawaii Department of Health, Health Canada, and Heads of EPAs Australia and New Zealand. The results of this screening study will be used to advance the PFAS research at these mining sites related to mine closure planning and assessing the value of expanding the groundwater monitoring and/or establishing a continuous monitoring program at select locations. The voluntary monitoring provides the business with baseline data to inform mine closure issues and to prepare for potential future regulation of PFAS. PFAS comprises more than 9000 chemicals (NIOSH 2022) and are characterised by a long carbon-fluorine backbone. They possess excellent thermal stability and chemical resistance, making them desirable for various industry applications. PFAS have been manufactured since the 1930s. However, the health risks related to PFAS only gained attention in the early 2000s. Due to their bio-accumulative nature, they persist in the food chain and assimilate into living organisms causing damage to the immune system, kidney, and liver and high risks of cancer, thyroid, and obesity. PFAS have widespread applications in multiple industries, including electrical, printing, metal, laundry, textile, aerospace, and automotive. They are also widely used in consumer products like food packaging, non-stick cookware, waterproof carpets, cleaning reagents, and aqueous film-forming foam. In the mining industry, they are used as surfactants in cyanide and sulfuric acid leach solutions to enhance the recovery of gold and copper and as mist suppression agents in electroplating processes. PFAS assessment at both operational and legacy sites in North America was completed in a voluntary, exploration phase driven by corporate desire to identify and reduce potential future risks. There are currently no regulatory drivers for enforcement of PFAS standards at mining facilities. Assessments of PFAS at legacy sites is challenging given the typical age of information about specific chemical products and quantities historically used in the processing circuit.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,202
Score d'incertitude au seuil0,526

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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