Incentives and Barriers to Adopting Fluorine-Free Foams (FFFs) in Fire Training Facilities: Results of the First North American Survey
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
Fluorine-free foams (FFFs) have been introduced as alternatives to aqueous film-forming foams (AFFFs), which are based on per- and polyfluoroalkyl substances (PFASs). However, adoption of FFFs remains limited due to the lack of universal drop-in replacements and limited data on their health and environmental impacts. This study examined incentives and barriers to implementing FFFs in Fire Training Facilities (FTFs) to support the transition away from PFAS-based products. A survey was conducted from September 2022 to December 2023 across the U.S. and Canadian FTFs, including state-funded facilities, metropolitan fire departments, airports, military, and industrial brigades. Developed in partnership with fire service organizations, the survey assessed current foam use, motivations for transition, and associated challenges. Of all FTF training with Class B foams, 38% reported using FFF products. Primary incentives included environmental and health concerns, safety, and regulatory pressures. Key challenges were transition costs, training requirements, and uncertainties around disposal of foams. These findings highlight that while momentum toward FFF adoption is evident, ensuring products are genuinely PFAS-free and providing comprehensive training will be critical for effective, large-scale implementation. Fire training facilities can play a pivotal role in guiding this transition.
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.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle