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Enregistrement W4417475771 · doi:10.1021/acs.est.5c15509

Unexpected Mobility and Bioaccumulation of Effluent- and Biosolids-Borne PBDEs and Chlorinated Paraffins in an Organic-Rich Soil System

2025· article· en· W4417475771 sur OpenAlexafffund
Harmanpreet Sidhu, Joseph O. Okeme, G. F. Slater

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesCanada Foundation for Innovation
Mots-clésBioaccumulationSoil waterSorptionBiosolidsContaminationLeaching (pedology)Polybrominated diphenyl ethersSink (geography)Trophic levelWastewater

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Land application of wastewater residuals introduces hydrophobic contaminants into soils, where high organic matter (OM) is widely assumed to ensure contaminant immobilization. We tested this assumption in greenhouse mesocosms using an organic-rich soil (50% OM, 50% sand) receiving selected polybrominated diphenyl ethers (PBDEs) and chlorinated paraffins (CPs) from biosolids or effluent. The soil’s composition allowed us to test the conflict between high potential for contaminant sorption (to OM) and high hydraulic conductivity (from sand). Despite high soil retention of contaminants (>70%), response curves indicated significant leaching from both sources with up to 11.5% of a short-chain CP (SCCP) being mobilized. While phytoaccumulation was minimal (BAF dw < 1), earthworms accumulated high loads (BAF dw up to 23), suggesting a potent trophic transfer pathway. Both mobility and bioaccumulation were source-dependent. For instance, effluent-irrigated soils showed more than 6-fold greater medium-chain CPs (MCCPs) leaching (6.7% vs ∼1%) and higher bioavailability than biosolids-amended soils. These findings suggest hydraulic flux can override the sequestration capacity of organic-rich soils, highlighting the limitations of OM’s role as an effective sink under dynamic, nonequilibrium conditions. The study provides critical data urging a re-evaluation of risk assessment models for land-applied wastes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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