Characterizing the Areal Extent of PFAS Contamination in Fish Species Downgradient of AFFF Source Zones
Notice bibliographique
Résumé
Most monitoring programs next to large per- and polyfluoroalkyl substances (PFAS) sources focus on drinking water contamination near source zones. However, less is understood about how these sources affect downgradient hydrological systems and food webs. Here, we report paired PFAS measurements in water, sediment, and aquatic biota along a hydrological gradient away from source zones contaminated by the use of legacy aqueous film-forming foam (AFFF) manufactured using electrochemical fluorination. Clustering analysis indicates that the PFAS composition characteristic of AFFF is detectable in water and fishes >8 km from the source. Concentrations of 38 targeted PFAS and extractable organofluorine (EOF) decreased in fishes downgradient of the AFFF-contaminated source zones. However, PFAS concentrations remained above consumption limits at all locations within the affected watershed. Perfluoroalkyl sulfonamide precursors accounted for approximately half of targeted PFAS in fish tissues, which explain >90% of EOF across all sampling locations. Suspect screening analyses revealed the presence of a polyfluoroketone pharmaceutical in fish species, and a fluorinated agrochemical in water that likely does not accumulate in biological tissues, suggesting the presence of diffuse sources such as septic system and agrochemical inputs throughout the watershed in addition to AFFF contamination. Based on these results, monitoring programs that consider all hydrologically connected regions within watersheds affected by large PFAS sources would help ensure 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».