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Enregistrement W4414797643 · doi:10.1002/9781394343935.ch15

Status of Regulation on the Per‐ and Polyfluoroalkyl Substances Across the Globe

2025· other· en· W4414797643 sur OpenAlexaboutno aff
Manikanta M. Doki, Lakshmi Pathi Thulluru, Akash Tripathi, Shamik Chowdhury, Makarand M. Ghangrekar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePer- and polyfluoroalkyl substances research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlobeEuropean unionSAFERGlobal healthHuman healthDeveloping countryPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Per- and polyfluoroalkyl substances (PFAS) have been considered global environmental contaminants due to their persistence, bioaccumulation, and potential adverse health effects. This chapter provides an extensive overview of the regulatory status of PFAS worldwide. It explores country-specific regulations, including the United States, the European Union (EU), the United Kingdom, Canada, Australia, India, Japan, and other developing nations. The chapter also examines the roles of global organizations such as the Stockholm Convention, the United Nations Environment Programme UNEP), the Organisation for Economic Cooperation and Development (OECD), and the International Pollutants Elimination Network (IPEN)in shaping international policies. The discrepancies in regulatory standards and guidelines and the scientific, economic, and political factors influencing these disparities are also analyzed. Further, the key challenges in PFAS regulation, encompassing technological constraints, data deficiencies, and industrial resistance, are also discussed. Finally, the chapter delineates future perspectives on harmonizing global standards, advancing safer alternatives, and strengthening capacity in developing regions. This chapter, therefore, underscores the pressing need for coordinated global efforts to manage PFAS risks effectively and sustainably.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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