Per and Polyfluoroalkyl Substances (PFAS) in Indoor Airborne Particulate Matter
Notice bibliographique
Résumé
Per-and polyfluoroalkyl substances (PFAS) have gained significant attention due to their persistence, bioaccumulative nature, and adverse health effects.PFAS contamination in indoor airborne particulate matter and associated risks remain relatively underexplored.This study aimed to characterize PFAS in indoor airborne particulate matter through the development of a combined ionic and neutral PFAS extraction for joint LC-MS/MS and GC-MS analysis.We report quality control spike and recovery experiments for the following PFAS: perfluorocarboxylic acids (PFCAs); perfuoroalkanesulfonic acids (PFSAs); polyfluoroalkyl phosphate monoesters (monoPAPs); polyfluoroalkyl phosphate diesters (diPAPs) and fluorotelomer alcohols (FTOHs) extracted from foil filter impactors.The optimized method results report recoveries ranging from 14 to 154%.The analysis of airborne particulate matter will lead to a better understanding of human PFAS exposure.This research contributes to a deeper understanding of PFAS distribution in indoor environments and highlights the importance of addressing airborne PFAS contamination for public health protection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».