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Enregistrement W1975704882 · doi:10.1080/10807039.2014.975003

Distribution Characteristics and Risk Assessments of PAHs in Fish from Lake Taihu, China

2014· article· en· W1975704882 sur OpenAlexaff
Hailei Su, Fengchang Wu, Jianyang Guo, Yan Hu, Chenglian Feng, Cheng Chen, John P. Giesy

Notice bibliographique

RevueHuman and Ecological Risk Assessment An International Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBighead carpCrucian carpHuman healthEnvironmental scienceCarpHealth riskFish <Actinopterygii>Environmental chemistryCommon carpBiotaFisheryAquatic ecosystemEcologyBiologyChemistryCyprinusEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The concentrations of PAHs in four species of fish (Common carp, Crucian carp, Bighead carp, and Topmouth culter) from Lake Taihu were tested, and the human health risks of PAHs by fish consumption were evaluated. Results showed that concentrations of PAHs in fish from Lake Taihu were 52.5–247.6 ng/g wet weight (ww), and the BaP equivalent concentrations of total PAHs (B[a]Peq) were 0.2–0.6 ng/g ww, which were less than the screening value of 2.6 ng/g wet for human consumption. The concentration sequences of PAHs in fish from Lake Taihu from high to low were Bighead carp > Crucian carp > Common carp > Topmouth culter. The human health risk level of PAHs by fish consumption was 5.8 ± 2.5 × 10−6, which was less than the maximum acceptable risk level of 1 × 10−5 for human health set by the U.S. Environmental Protection Agency. The tissue residue guideline (TRG) of PAHs for protecting aquatic wildlife was 1.3 mg/kg diet ww, which was higher than the concentrations of PAHs in fish from Lake Taihu. The results indicated that fish consumption from Lake Taihu would not cause health risk or harmful effects on wildlife that consume aquatic biota.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeObservationnel
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

Citations15
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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