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Enregistrement W4396781936 · doi:10.1002/rem.21783

Implications of grouping per‐ and polyfluoroalkyl substances for contaminated site regulation

2024· article· en· W4396781936 sur OpenAlexaff
Karl C. Bowles, Janet K. Anderson, Richard H. Anderson, Bahman Bani, Craig M. Barnes, Mark L. Brusseau, Ian T. Cousins, Pamela Cushing, Bill DiGuiseppi, Bruce Gray, Christopher P. Higgins, Jochen F. Mueller, Ian L. Ross, Shaun Thomas, Jane Thrasher, Cynthia Tremblay

Notice bibliographique

RevueRemediation Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePer- and polyfluoroalkyl substances research
Établissements canadiensDepartment of National DefenceJacobs (Canada)
Organismes subventionnairesUniversity of Queensland
Mots-clésContaminationEnvironmental chemistryEnvironmental scienceChemistryBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Per‐ and polyfluoroalkyl substances (PFAS) are a broad group of persistent organic compounds with vastly differing physicochemical and toxicological properties. Some jurisdictions have proposed to regulate PFAS as a single class to overcome the limitations of regulating such a diverse group on a chemical‐by‐chemical basis. Implications of regulating PFAS as a single class have been discussed for PFAS production and use, but equivalent discussion of implications for managing contaminated sites is largely lacking. This opinion piece summarizes the views of a group of environmental consultants, environmental regulators, land managers, and academics with significant experience in researching or managing PFAS. The group considered that neither a single PFAS class approach nor a chemical‐by‐chemical approach is well suited to managing risks from PFAS in a contaminated site setting, and defining PFAS subgroups would have value. Second, some but not all in the group, hypothesize that PFAS properties that drive fate and transport are those that influence toxicity and bioaccumulation in animals. This may be a valuable observation for future discussions on dividing PFAS into subclasses for contaminated site regulation based on physicochemical properties rather than purely structural definitions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,135

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,012
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0070,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,272 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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