Extending the Monitoring of Perfluoroalkyl Substances in Arctic Air Reveals a High Abundance of Both Short Acids and Neutral Compounds
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Interest in per- and polyfluoroalkyl substances (PFASs) in the remote atmosphere now extends to perfluoroalkyl carboxylic acids (PFCAs) and perfluoroalkyl sulfonic acids (PFSAs) with short ( n C < 4), medium (3 < n C < 13), and long ( n C > 12) alkyl chains. A liquid chromatography–mass spectrometry method for the combined analysis of PFASs of variable chain length was applied to 204 high volume active air samples collected at Alert, Nunavut (82° 30′ N 62° 20′ W) between March 2014 and October 2023. Short-chain PFASs (scPFASs) were detected frequently (>75%) and at the highest median concentrations (trifluoroacetic acid (TFA): 20 pg/m 3, perfluoropropionic acid (PFPrA): 1.1 pg/m 3, perfluorobutanoic acid (PFBA): 3.7 pg/m 3 ), while n C > 10 PFAS were sparsely detected (detection frequency [DF] < 20%). Using a suspect-screening approach, hexafluoro-2,2-propanediol (HF2OH) and hexafluoroisopropanol (HFIPA) were confirmed in Arctic air at DF exceeding 75%. We find that concentrations of TFA and HF2OH were significantly correlated with temperature and increased during snowmelt periods, suggesting local emission or precursor release followed by degradation processes. The modified OECD LRTP and Pov assessment tool supported the potential of HFIPA and HF2OH to undergo long-range atmospheric transport. Time trend analysis reveals that after a short period of stable or declining levels in the mid-2010s, concentrations of PFBA, PFOA, and PFOS in Arctic air are increasing again since 2019, which may be a useful consideration when evaluating the effectiveness of the Stockholm Convention’s listing of PFOA and PFOS.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».