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Enregistrement W1930006547 · doi:10.1002/ieam.1511

Passive sampling methods for contaminated sediments: Risk assessment and management

2013· review· en· W1930006547 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIntegrated Environmental Assessment and Management · 2013
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality and Resources Studies
Établissements canadiensGolder Associates (Canada)
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesStrategic Environmental Research and Development ProgramSociety of Environmental Toxicology and ChemistryU.S. Department of Defense
Mots-clésEnvironmental scienceSedimentContaminationSampling (signal processing)BioaccumulationRisk analysis (engineering)Computer scienceEnvironmental chemistryEcologyGeologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper details how activity-based passive sampling methods (PSMs), which provide information on bioavailability in terms of freely dissolved contaminant concentrations (Cfree), can be used to better inform risk management decision making at multiple points in the process of assessing and managing contaminated sediment sites. PSMs can increase certainty in site investigation and management, because Cfree is a better predictor of bioavailability than total bulk sediment concentration (Ctotal) for 4 key endpoints included in conceptual site models (benthic organism toxicity, bioaccumulation, sediment flux, and water column exposures). The use of passive sampling devices (PSDs) presents challenges with respect to representative sampling for estimating average concentrations and other metrics relevant for exposure and risk assessment. These challenges can be addressed by designing studies that account for sources of variation associated with PSMs and considering appropriate spatial scales to meet study objectives. Possible applications of PSMs include: quantifying spatial and temporal trends in bioavailable contaminants, identifying and evaluating contaminant source contributions, calibrating site-specific models, and, improving weight-of-evidence based decision frameworks. PSM data can be used to assist in delineating sediment management zones based on likelihood of exposure effects, monitor remedy effectiveness, and, evaluate risk reduction after sediment treatment, disposal, or beneficial reuse after management actions. Examples are provided illustrating why PSMs and freely dissolved contaminant concentrations (Cfree) should be incorporated into contaminated sediment investigations and study designs to better focus on and understand contaminant bioavailability, more accurately estimate exposure to sediment-associated contaminants, and better inform risk management decisions. Research and communication needs for encouraging broader use are discussed. Integr Environ Assess Manag 2014;10:224–236. © 2014 The Authors. Integrated Environmental Assessment and Management published by Wiley Periodicals, Inc. on behalf of SETAC. Key Points The freely dissolved concentration (Cfree) of a hydrophobic organic contaminant in sediment is a better predictor of bioavailability than the total concentration in bulk sediment. Passive sampling methods (PSMs) that target Cfree reduce uncertainty in site investigations by characterizing spatial and temporal contaminant trends, source contributions, calibrating models, and improving weight-of-evidence based decision frameworks. PSMs can help delineate sediment management zones, assess remedy effectiveness, and evaluate risk reduction following management action. Cfree can be used to better inform risk management decision making.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,309 · 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