Nonpolymeric Per- and Polyfluoroalkyl Substances (PFAS) and Side-Chain Fluorinated Polymers in Canadian Building Products
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide To understand if exterior building products are a source of perfluoroalkyl and polyfluoroalkyl substances (PFAS) to the environment, we measured PFAS in 145 samples of paints, sealers, and textiles, mostly intended for exterior use. We first developed a combined one and two-dimensional diffusion-ordered spectroscopy (1D and 2D-DOSY) fluorine nuclear magnetic resonance ( 19 F NMR) method to characterize and quantify side-chain fluorinated polymers (SCFPs) and nonpolymeric PFAS. Results showed that 36% (22/61), 24% (13/54), and 70% (21/30) of tested paints, sealers, and textiles contained total organic fluorine (TOF) at 0.1–16.1, 0.4–2488, and 0.34–74.0 μmol/g, respectively. Paints mainly contained 6:2 fluorotelomer (FT) and aromatic-CF 3 nonpolymeric PFAS, while sealers also contained 6:2 FT SCFPs and perfluorobutane sulfonyl fluoride (PBSF)-based PFAS. Textiles contained 6:2 FT, 8:2 FT, and PBSF-based PFAS indicative of SCFPs. Advanced mass spectrometry methods revealed that paints and sealers with 6:2 FT nonpolymers mainly contained 6:2 fluorotelomer phosphate mono-, di-, and triesters (6:2 mono-, di-, and triPAPs) and 6:2 FT dipyrophosphate, while textiles primarily contained n:2 fluorotelomer alcohols (n:2 FTOH, n = 6, 8) or N -methyl perfluorobutane sulfonamide alcohol (MeFBSE). Based on the PFAS found in these products and the recommendation to reapply the coatings to protect exterior/interior surfaces and the replacement of exterior textiles, these results indicate that building products likely contribute polymeric and nonpolymeric PFAS to the environment.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».