The PFAS roadmap–Navigating a path together to improved management
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
Per- and polyfluoroalkyl substances (PFAS) represent a large-and structurally diverse-group of contaminants that have become ubiquitous in our environment. PFAS are all extremely persistent while some are also bioaccumulative, mobile and/or toxic, which gives rise to significant environmental and health concerns. Despite more than a decade of intensive research, the management of PFAS is still associated with considerable challenges. It is evident that a holistic approach is required to address the challenging global problem of PFAS. This roadmap features expert perspectives from world-renowned leading researchers and practitioners on how best to manage PFAS. The 15 topics cover different facets of the complex PFAS issue, providing a multidisciplinary and multisectoral overview. For each topic, we reflect on the current status of knowledge and offer recommendations on science and technology advances that will help meet current and future challenges. Taken together, the 15 topics cover the entire life cycle of PFAS-from their sources to their destruction. Important themes such as monitoring and analysis, understanding and predicting fate, source controls (regulation and replacement), and existing and emerging strategies for remediation (capture and destroy) are highlighted throughout the roadmap. Overall, there are many recent scientific and technological advancements that show promise for the management of PFAS. However, it is also clear that there is no 'silver bullet' and multifaceted solutions will be needed. Long-term success hinges on sustained collaboration among researchers, policymakers, industries, and communities, which we hope this roadmap will help to catalyze.
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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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