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Enregistrement W1920349961 · doi:10.1071/en15124

Evaluating the concentration addition approach for describing expected toxicity of a ternary metal mixture (Ni, Cu, Cd) using metal speciation and response surface regression

2015· article· en· W1920349961 sur OpenAlexaffabout
Yamini Gopalapillai, Beverley Hale

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Chemistry · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental chemistryBiomonitoringMetalMetal toxicityBiotic Ligand ModelChemistryPollutantWater qualityEffluentGenetic algorithmBioaccumulationToxicantToxicityEcotoxicologyEnvironmental scienceEnvironmental engineeringEcologyHeavy metalsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Environmental context Environmental quality guidelines are often based on an ‘additive’ approach using single metal toxicity values. We evaluated the ‘additive’ approach by testing it on three priority pollutant metals (Ni, Cu, Cd), and found that the toxicity of the metal mixture was less than additive when dose was expressed as total metal concentration, but it was additive when dose was expressed as bioavailable metal. We suggest that for metal mixtures, a more realistic indicator of risk is provided by calculations based on the bioavailable form of metals. Abstract Aquatic environments containing elevated metal concentrations, such as natural waters receiving mining effluents, are often a mixture of metals because mineral deposits are commonly an association of multiple metals. Water quality guidelines for protection of aquatic life are not designed for multiple toxicants but are overwhelmingly based on dose–response studies of a single toxicant and assuming additivity. Resolving the uncertainty in risk assessment for metal mixtures in waters surrounding Canada’s many current and legacy extractive mining sites is a high priority for both government and base metal mining companies. Our study evaluated the ‘concentration addition’ approach to predicting the chronic toxicity of a ternary metal mixture (Ni, Cu, Cd) to Lemna minor (a free-floating macrophyte used in biomonitoring of mining effluents) using either total metal concentration as dose or free-ion activity. The aim was to fill several data gaps in mixture toxicity studies, such as: inclusion of water chemistry to calculate metal speciation, test species other than the commonly studied rainbow trout and cladocerans, and test mixture effects on chronic toxicity. Results indicate that toxicity of Ni, Cu plus Cd to L. minor was less than additive (overestimated toxicity) when expressed as total metal concentration but was additive when expressed as free ion (the bioavailable form). We suggest that applying single-element quality guidelines ‘additively’ for plants is likely to overestimate risk to the ecosystem from metal mixtures, and that the use of a concentration addition approach based on the bioavailable form of metals provides a more realistic indicator of risk.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,905

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,215 · 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 tête enseignante, 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

Citations21
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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