Forever Chemicals PFAS Global Impact and Activities, Cascading Consequences of Colossal Systems Failure: Long-Term Health Effects, Food-Systems, Eco-Systems
Notice bibliographique
Résumé
Per- and polyfluoroalkyl substances (PFAS) are found everywhere including food, cosmetics, and pharmaceuticals. This review introduces PFAS comprehensively, discussing their nature, identifying the interconnection with microplastics, and their impacts on public health and the environment. The Human cost of decades of delay, cover-ups, and mismanagement of PFAS and plastic waste has been outlined and briefly explained. Following that PFAS and long-term health effects have been criti-cally assessed. Risk assessment has then been critically reviewed mentioning different tools and models. Scientific Research and Health Impacts in the United States of America have been critically analyzed tak-ing into consideration the Center for Disease Control (CDC) PFAS Medical Studies and Guidelines. PFAS impact, activities, and studies around the world have focused on PFAS Levels in Food Products and Dietary Intake in Different Countries such as China, European countries, USA and Australia. Moreover, PFAS in Drinking Water and Food have been outlined with regard to risks, mitigation, and reg-ulatory needs taking into account chemical contaminants in food and their Impact on health and safety. Finally, PFAS impact and activities briefings specific to regions around the world refer to Australia, Vi-etnam, Canada, Europe, and the United States of America. Crisis Multi-Faceted Issue, exacerbated by mismanagement has been discussed in the context of applying problem-solving analytical tools: the Domino Effect Model of accident causation, the Swiss Cheese Theory Model, and the Ishikawa Fish Bone Root Cause Analyses. Last but not least, the PFAS impact on the Sustainable Development Goals (SDGs) of 2030 has been rigorously discussed.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».