Passive sampling methods for contaminated sediments: State of the science for metals
Notice bibliographique
Résumé
Abstract “Dissolved” concentrations of contaminants in sediment porewater (Cfree) provide a more relevant exposure metric for risk assessment than do total concentrations. Passive sampling methods (PSMs) for estimating Cfree offer the potential for cost-efficient and accurate in situ characterization of Cfree for inorganic sediment contaminants. In contrast to the PSMs validated and applied for organic contaminants, the various passive sampling devices developed for metals, metalloids, and some nonmetals (collectively termed “metals”) have been exploited to a limited extent, despite recognized advantages that include low detection limits, detection of time-averaged trends, high spatial resolution, information about dissolved metal speciation, and the ability to capture episodic events and cyclic changes that may be missed by occasional grab sampling. We summarize the PSM approaches for assessing metal toxicity to, and bioaccumulation by, sediment-dwelling biota, including the recognized advantages and limitations of each approach, the need for standardization, and further work needed to facilitate broader acceptance and application of PSM-derived information by decision makers. Integr Environ Assess Manag 2014;10:179–196. © 2014 The Authors. Integrated Environmental Assessment and Management published by Wiley Periodicals, Inc. on behalf of SETAC. Key Points Passive sampling methods (PSMs) offer the potential for cost-efficient and accurate in situ characterization of the dissolved concentrations for inorganic sediment contaminants. PSMs are useful for evaluating the geochemical behavior of metals in surficial sediments, including determination of fluxes across the sediment-water interface, and post-depositional changes in metal speciation. Few studies have tried to link PSM responses in sediments to metal uptake and toxicity responses in benthic organisms. There is a clear need for further studies. Future PSMs could be designed to mimic saturable kinetics, which would fill the gap between the kinetic and the equilibrium regime samplers currently used, and may improve prediction of metals accumulation by benthic organisms.
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 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 | 0,020 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».