Visualizing PFAS Trends at a South Dakota AFFF‐Impacted Site
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Various visualization alternatives are demonstrated for evaluating per‐and polyfluoroalkyl substances (PFAS) trends at an aqueous film forming foam‐ (AFFF‐) impacted site in South Dakota, including the use of radial diagrams, stacked bar maps, and pie charts. The purpose of this study was to compare and contrast visualization methods which may be used for PFAS site characterization or forensic assessments. PFAS groundwater concentration trends are first visualized based on site‐wide wells with maximum perfluorosulfonic acid (PFOS) plus perfluorooctanoic acid (PFOA) concentrations in AFFF source areas. Then a more detailed analysis of trends, including the potential for precursor transformations to perfluoroalkyl acids (PFAAs), is presented for a smaller portion of the site where former fire training activities were conducted. The advantages of using radial diagram reference series, such as maximum source or background concentrations, to better illustrate changes along a flow path are discussed. The benefits of including symbols on radial diagram maps to illustrate where PFAS are non‐detect or are in exceedance of site cleanup criteria, particularly in support of a PFAS plume delineation, are demonstrated. Radial diagrams and stacked bar maps are used to illustrate the relative proportion of perfluoroalkyl sulfonates and carboxylates in groundwater, which may help to identify relative contributions of AFFF products derived from electrochemical fluorination versus telomerization manufacturing processes. The benefit of using select PFAS ratios on radial diagram axes to support a combined assessment of precursor transformation and PFAA production along a flow path is demonstrated. Stacked bar maps are shown to have significant advantages over pie charts for PFAS forensic analyses.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,011 | 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 découle