Estimating dioxin-like polychlorinated biphenyl toxic equivalents from total polychlorinated biphenyl measurements in fish
Notice bibliographique
Résumé
Polychlorinated biphenyls (PCBs) are 209 related compounds, a dozen of which are known as dioxin-like PCBs (dl-PCBs) and are among the most toxic PCBs. Polychlorinated biphenyls contribute to many adverse effects to human health, including cancer, and are a major cause of fish advisories in North America. It is a common perception that individual PCB compounds, especially dl-PCBs, rather than total PCB need to be quantified to predict the environmental hazard because of differences in their toxicity potential and distribution among various environmental matrices, including aquatic food webs. Because the current analytical methods for quantifying dl-PCBs are complex and four- to fivefold more expensive, limited fish samples are analyzed for dl-PCBs. Using what likely is the largest dl-PCB fish data set (n = 912) with a wide distribution of fish species (n = 22), size (19-112 cm), weight (100-14,300 g), sex (male:female, 51:49), and PCB contamination level (20-7,300 ng/g wet wt), we show that the comparatively less expensive and rapid measurements of total PCB in fish can be utilized to assess dl-PCB-related toxicological hazard, measured as 2,3,7,8-tetrachlorodibenzo-p-dioxin toxic equivalents (TEQ). A regression equation of dl-PCB-related TEQ (i.e., TEQdl-PCB) to total PCB in fish is presented (TEQdi-PCB = [2.56 x 10(-5)]CtotalPCB, r = 0.89, p < 0.001). The regression was evaluated by applying it to three independent data sets of substantial sizes (n = 55, 141, and 176). The TEQdl-PCB estimated using the regression and total PCB measurements were within a reasonable factor of two to three of the TEQdl-PCB calculated from the dl-PCB measurements. The successful evaluation indicates versatility of the regression.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».