PFAS in Our Water: How Can We Mitigate the Impact on the Environment and the Drinking Water Sources?
Notice bibliographique
Résumé
Perfluoroalkyl and polyfluoroalkyl substances (PFAS) are a class of highly persistent and water-soluble chemical compounds that are widely distributed across the globe. PFAS are used in a wide range of industrial and manufacturing activities, including packaging, consumer products, textiles, semiconductors, pesticides, electronics and protective non-stick coatings. Many PFAS compounds are toxic and bioaccumulate within food chains, posing significant environmental and health risks. These contaminants enter ecosystems through both point and non-point sources. Point sources include industrial manufacturing facilities and locations where Aqueous Film-Forming Foam (AFFF) is regularly used for fire suppression, such as airports, military bases, and fire stations. Non-point sources involve agricultural runoff, industrial discharge, wastewater treatment plants (WWTPs), and atmospheric deposition. Among these, firefighting wastewater in WWTP effluents is recognized as a major contributor to PFAS contamination in aquatic environments. The widespread presence of PFAS in water systems presents a critical concern for military installations across Canada. This research investigates the pathways through which PFAS contamination occurs due to military activities, particularly how it affects drinking water sources. To enhance PFAS monitoring, this study examines optimal sampling methodologies, evaluates seasonal variations in military training activities, and analyzes the dominant PFAS compounds present (short-chain vs. long-chain). A mixed-methods research approach is employed, integrating quantitative and qualitative data. Quantitative data are collected through environmental monitoring programs, while qualitative insights help interpret the observed patterns and trends. One site was investigated and compared with the monitoring protocols in a municipal site. Semi-interviews were conducted with a total of four key informants. The overarching goal is to improve PFAS management and monitoring strategies, ensuring better protection of drinking water sources from these persistent contaminants. The findings from this study, such as the persistence of short-chain PFAS, seasonal variation related to local precipitation, and the insights from stakeholder interviews, can also be applied to broader sectors, including industrial manufacturing and municipal facilities, to support more effective PFAS contamination management and mitigation efforts.
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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 | 0,011 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,012 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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 ».