Profiling research on <scp>PFAS</scp> in wildlife: Systematic evidence map and bibliometric analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Per‐ and polyfluoroalkyl substances (PFAS) are a large group of synthetic chemicals that have been in use for over 70 years. Their ubiquitous distribution and harmful effects pose a threat to wildlife worldwide. To provide a comprehensive synopsis and show the gaps and gluts of existing research on PFAS exposure in wildlife, we created a systematic map and bibliographic analysis of the literature. We followed our protocol to conduct a systematic literature search on Scopus, Web of Science and five other databases. In two steps (title/abstract/keywords and full‐text), we screened peer‐reviewed empirical articles, preprints and theses in English that studied the concentration of at least one of 34 PFAS compounds in free‐ranging wildlife or their parts/products. Following the protocol, we extracted data and performed a critical appraisal. We included 581 publications. From the first and only paper in 2001, there was a linear annual increase to 54 papers in 2021. While PFOS (97% of studies), PFOA (91%) and long‐chain PFAS in general were the most measured, few studies investigated new‐generation PFAS (e.g. GenX and ADONA). Across the studied 1042 species from 26 taxonomic classes, the most frequent were the common carp ( Cyprinus carpio , 8%), polar bear ( Ursus maritimus , 6%) and European perch ( Perca fluviatilis , 5%). Most sampling took place in the United States (17%), Norway (13%), Canada (12%) and China (10%), which were also the main publishing countries. Polar regions attracted significant research interest from countries all around the globe. Aquatic habitats (marine: 31%, freshwater: 28%) of temperate zones were the most common locations for sample collection. We encourage researchers to work towards closing the following gaps: investigating new‐generation PFAS, assessing PFAS in mid‐ and low‐income countries and performing more long‐term studies, especially on invertebrates. We note the recent rise in studies on the physiological consequences of PFAS exposure and encourage further work on this crucial topic. Furthermore, we recommend that the statement of potential and actual conflicts of interest, and the provision of raw data and analysis code should be made compulsory by all journals and routinely enforced. This practice will mitigate conflict of interest and ensure reproducibility.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,068 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».