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Enregistrement W1503625549 · doi:10.1002/tox.20772

A subchronic <i>in situ</i> exposure method for evaluating effects in small‐bodied fish at contaminated sites

2011· article· en· W1503625549 sur OpenAlexaff
Jason Miller, Jim Sherry, Joanne L. Parrott, James S. Quinn

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Toxicology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Toxicology and Ecotoxicology
Établissements canadiensMcMaster UniversityEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPimephales promelasMinnowFish <Actinopterygii>BiologyToxicologyContaminationSentinel speciesFisheryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In situ fish-caging studies at contaminated sites can provide information that is more realistic compared to traditional laboratory-based studies. However, few methods have been developed for exposing sentinel fish species for subchronic durations, and fewer still are optimized for exposing small-bodied fish while maintaining fish health and growth throughout the caging trial. Those methods typically lack a feeding regimen during the fish caging trial. While that may be acceptable or even appropriate for typical short-term toxicity testing, it does limit the duration of the exposure, and may not be suitable when post-caging trials or observations are necessary. Returning healthy fish to the lab following the in situ exposure would be important, for example, in studies designed to examine long-term or multigenerational effects following an in situ exposure. In this article we describe a subchronic method for caging small fish at contaminated sites while maintaining growth and reproductive development. Fathead minnow (Pimephales promelas) were caged in situ for 6 weeks, after which time they were returned to the lab where they were evaluated for health and reproductive performance. Growth and reproductive endpoints revealed no adverse effect on fish due to fish caging and related handling, demonstrating the suitability of our caging and feeding method for long-term caging studies.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations8
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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