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Enregistrement W4400399968 · doi:10.1186/s42055-024-00090-x

Pentachlorophenol and its effect on different environmental matrices: the need for an alternative wood preservative

2024· article· en· W4400399968 sur OpenAlexaff
Chijioke Emenike, Qigai He, K. Koushika

Notice bibliographique

RevueSustainable Earth Reviews · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPentachlorophenolPreservativePulp and paper industryEnvironmental scienceChemistryEnvironmental chemistryFood scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Wood is considered to be one of the most important materials in the global economy. Wood loses shelf life in countries with severe winters. Pentachlorophenol (PCP) was predominantly used as a wood preservative because of its efficacy in controlling wood decay. This study discussed the overall impact of PCP across various environmental matrices, including soil, plants, water, air, and humans. Pentachlorophenol is a phenol substituted with five chloro-groups. High chlorination levels and stability of PCP make it hazardous to the environment, and persistent, and it also interferes with human, aquatic, and soil microbial health. PCP is volatile; thus, it is constantly discharged into the atmosphere and ingested by the human population. Owing to its hazardous nature, it was added to the Stockholm Convention’s list of persistent organic pollutants (POPs) and phased out of the industry in 2023. This review has summarized PCP properties, usage, production volume, different transformation pathways, and its harmful effects on different environmental matrices such as air, water, soil, crops, and human health which have helped to outline the expected features of the new chemical compared with PCP. The improved chemical is intended to have quick degradability, fewer chlorine atoms, no aromatic structure, be non-toxic, environmentally benign, and efficient against wood deterioration while also penetrating the wood better.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,952
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,256 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations17
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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