Hidden Contaminants: The Presence of Per- and Polyfluoroalkyl Substances in Remote Regions
Notice bibliographique
Résumé
Per- and polyfluoroalkyl substances (PFAS) are increasingly detected in remote environments. This review aims to provide a comprehensive overview of the types and concentrations of PFAS found in the air, water, soil, sediments, ice, and precipitation across different remote environments globally. Most of the recent studies on PFAS remote occurrence have been conducted for the Arctic, the Antarctica, and the remote regions of China. Elevated perfluorooctane sulfonate (PFOS) in Meretta and Resolute Lakes reflects the impact of local sources like airports, while PFAS in lakes located in remote regions such as East Antarctica and the Canadian High Arctic suggest atmospheric deposition as a primary PFAS input. Long-chain PFAS (≥C7) accumulate in sediments, while short-chain PFAS remain in water, as shown in Hulun Lake. Oceanic PFAS are concentrated in surface waters, driven by atmospheric deposition, with PFOA and PFOS dominating across oceans due to current emissions and legacy contamination. Coastal areas display higher PFAS levels from local sources. Arctic sediment analysis highlights atmospheric deposition and ocean transport as significant PFAS contributors. PFAS in Antarctic coastal areas suggest local biological input, notably from penguins. The Tibetan Plateau and Arctic atmospheric data confirm long-range transport, with linear PFAS favoring gaseous states, while branched PFAS are more likely to associate with particulates. Climatic factors like the Indian monsoon and temperature fluctuations affect PFAS deposition. Short-chain PFAS are prevalent in snowpacks, serving as temporary reservoirs. Mountainous regions, such as the Tibetan Plateau, act as cold traps, accumulating PFAS from atmospheric precursors. Future studies should focus on identifying and quantifying primary sources of PFAS.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».