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Enregistrement W1960936719 · doi:10.1002/ieam.1696

Biokinetic food chain modeling of waterborne selenium pulses into aquatic food chains: Implications for water quality criteria

2015· review· en· W1960936719 sur OpenAlexfundno aff
David K. DeForest, Suzanne M. Pargee, Carrie Claytor, Steven P. Canton, Kevin V. Brix

Notice bibliographique

RevueIntegrated Environmental Assessment and Management · 2015
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueSelenium in Biological Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRio Tinto
Mots-clésSelenateBioaccumulationSeleniumFood chainEnvironmental chemistryPeriphytonWater qualityEnvironmental scienceFish <Actinopterygii>ChemistryEcologyBiologyFisheryNutrient

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We evaluated the use of biokinetic models to predict selenium (Se) bioaccumulation into model food chains after short-term pulses of selenate or selenite into water. Both periphyton- and phytoplankton-based food chains were modeled, with Se trophically transferred to invertebrates and then to fish. Whole-body fish Se concentrations were predicted based on 1) the background waterborne Se concentration, 2) the magnitude of the Se pulse, and 3) the duration of the Se pulse. The models were used to evaluate whether the US Environmental Protection Agency's (USEPA's) existing acute Se criteria and their recently proposed intermittent Se criteria would be protective of a whole-body fish Se tissue-based criterion of 8.1 μg g-1 dry wt. Based on a background waterborne Se concentration of 1 μg L-1 and pulse durations of 1 d and 4 d, the Se pulse concentrations predicted to result in a whole-body fish Se concentration of 8.1 μg g-1 dry wt in the most conservative model food chains were 144 and 35 μg L-1, respectively, for selenate and 57 and 16 μg L-1, respectively, for selenite. These concentrations fall within the range of various acute Se criteria recommended by the USEPA based on direct waterborne toxicity, suggesting that these criteria may not always be protective against bioaccumulation-based toxicity that could occur after short-term pulses. Regarding the USEPA's draft intermittent Se criteria, the biokinetic modeling indicates that they may be overly protective for selenate pulses but potentially underprotective for selenite pulses. Predictions of whole-body fish Se concentrations were highly dependent on whether the food chain was periphyton- or phytoplankton-based, because the latter had much greater Se uptake rate constants. Overall, biokinetic modeling provides an approach for developing acute Se criteria that are protective against bioaccumulation-based toxicity after trophic transfer, and it is also a useful tool for evaluating averaging periods for chronic Se criteria. Integr Environ Assess Manag 2016;12:230–246. © 2015 SETAC Key Points Biokinetic modeling of Se in model aquatic food chains provides a valuable tool for evaluating whether acute water quality criteria based on direct Se toxicity may be protective of bioaccumulation-based toxicity in fish. Biokinetic Se models provide a promising tool for temporally colocating Se concentrations in multiple food chain components as part of field monitoring programs in support of Se bioaccumulation modeling, especially for time-varying and/or seasonal changes in waterborne Se concentrations. Biokinetic data for Se at the base of the aquatic chain are limited to 2 periphyton assemblages and 1 phytoplankton species; biokinetic Se data for additional components at the base of the food chain are needed to broaden our understanding of how Se biokinetics varies in different food chains. Se uptake and elimination rates are not constant over a range of Se concentrations in water or diets, and Se biokinetics under varying bioavailability conditions have not been conducted to-date—evaluating these variables should be a focus of future biokinetic Se 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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