Occurrence of 80 per and polyfluorinated alkyl substances (PFAS) in muscle and liver tissues of marine mammals of the St. Lawrence Estuary and Gulf, Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Limited data are available for the occurrence of more recent per and polyfluorinated alkyl substances (PFAS) in marine mammals, especially from the St. Lawrence Estuary and Gulf. This study investigates the occurrence of PFAS in liver and muscle tissues of various marine mammals, including the harbor seal, gray seal, harp seal, hooded seal, harbor porpoise, white-sided dolphin, white-beaked dolphin, and True’s beaked whale. Among the 80 target PFAS (including PFCAs, PFSAs, Cyclic PFSA, FASAs/FASAAs, FTCAs/FTUCAs, FTSAs, Ether-PFAS, diPAPs, and ESI + ECF precursors) perfluorooctanoic sulfonate (PFOS) dominates in all the marine mammal species and several other long-chain PFCAs, such as PFNA, PFDA, PFUnA, PFTrDA, and PFHxDA, were detected at 100% frequency in both muscle and liver samples. PFDoA and 7:3 fluorotelomer carboxylic acid (7:3 acid) also showed a 100% detection frequency for liver samples. Harp seal tissues displayed notably low PFAS concentrations, with average total PFAS concentrations of 7 ng/g (ww: wet weight) in muscle and 44 ng/g (ww) in the liver. In contrast, the white-sided dolphin exhibited the highest average concentrations, reaching 39 ng/g (ww) in muscle and 334 ng/g (ww) in liver samples. The Pearson correlation analysis reveals a strong correlation between the concentration of PFOS, perfluoroalkyl carboxylic acids (PFCAs), and electrochemical fluorination (ECF) precursors. Species at the top of the marine food chain (harbor porpoise, white sided dolphin, and white beaked dolphin) presented the highest concentrations of PFAS, particularly PFOS and long-chain PFCAs, highlighting the need for an increased regulation of these persistent molecules in order to protect marine mammal’s health.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».