Simultaneous targeted and non-targeted analysis of contaminants in fertilizers in Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
In this study, an LC-MS based analytical method was developed and validated for the simultaneous targeted analysis (14 bisphenols and 14 plasticizers) and suspect screening of other plastic-related contaminants in various types of fertilizers. The ultrasound-assisted extraction method showed overall satisfactory performances, achieving a median absolute recovery of 85 % for the target compounds in different types of fertilizers. The method was applied to sixteen different types of fertilizers, including fertilizing residual materials ( n = 8 types), one cattle manure , and seven mineral fertilizers collected in Quebec, Canada in 2022 and 2023. Relatively higher levels of the targeted bisphenols and plasticizers were detected in some fertilizing residual materials, such as municipal biosolids and deinking residues. 4-Hydroxyphenyl 4-isoprooxyphenylsulfone (D-8) and bis(2-ethylhexyl) phthalate (DEHP) were dominant contaminants in these matrixes, with concentrations up to 35.6 and 64.7 μg g −1 dw, respectively. A non-targeted workflow was successfully applied to municipal biosolids and deinking residues, and >30 contaminants were identified across multiple chemical families at level 1 identification confidence, with most of them previously unreported in various types of fertilizers. For example, new color developers, N-(2-((Phenylcarbamoyl)amino)phenyl)benzenesulfonamide (NKK-1304) and 2,4-bis(phenylsulfonyl)phenol (DBSP), were reported in deinking residues. This work illustrates the complexity of the contaminant mixtures in fertilizers such as municipal biosolids and deinking residues.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».