OPEs, What Do We Do? Modeling Emissions, Fate, and Mitigation of Organophosphate Esters in Urban Systems
Notice bibliographique
Résumé
Organophosphate esters (OPEs) are high production volume chemicals that span a broad range of physicochemical properties. Their global distribution raises concern that they could be classified as Persistent Mobile Organic Compounds (PMOCs) for which assessment tools and mitigation measures are required. This thesis has advanced the development of such tools and measures for PMOCs, using OPEs as a case study. By developing a novel workflow including a novel Bayesian model, I generated final adjusted values (FAVs) for 12 physicochemical properties of 74 compounds across nine compound classes, including OPEs, filling an important data gap. This work also found that different in silico estimation methods used to predict physicochemical properties varied widely, underlining the continued importance of measuring these properties for use both in understanding compounds fate and in further improving the in silico estimations. I developed and applied an updated polyparameter linear free energy relationships multimedia urban model (ppLFER-MUM) to better model PMOC fate and emissions in cities. Application of the model to OPEs in Toronto, Canada, I identified that chlorinated-OPEs acted as PMOCs with atmospheric deposition driven by efficient scavenging from air to receiving waters by precipitation while non-chlorinated-OPEs acted as Persistent, Bioaccumulative and Toxic (PBTs) compounds. Stormwater and treated wastewater discharges were important pathways of OPEs from Toronto air emissions to receiving waters. Using bioretention cells as an example stormwater management technology, I undertook a scoping review of bioretention research. This review found that uptake by vegetation was a potentially important pathway for the fate of PMOCs, requiring further study. I then developed a multimedia, activity-based chemical transport model called “SubsurfaceSinks” and a submodel called “BioretentionBlues” for bioretention cells. Fate in a bioretention cell was determined first by hydrology, then by sorption to soil, and finally transformation of compounds that were captured; vegetation played a minor role. Persistent compounds with soil-organic carbon distribution coefficients (log10 DOC) ≤ 2.7 were not captured and so are likely PMOCs transmitted to the environment through stormwater. Compounds with 2.7 ≤ log10 DOC ≤ 3.8 may be PMOCs transmitted to the environment through stormwater, depending on chemical- and location- specific factors.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».