Aquatic hazard assessment of a commercial sample of naphthenic acids
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.
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents chemical composition and aquatic toxicity characteristics of a commercial sample of naphthenic acids (NAs). Naphthenic acids are derived from the refining of petroleum middle distillates and can contribute to refinery effluent toxicity. NAs are also present in oil sands process-affected water (OSPW), but differences in the NAs compositions from these sources precludes using a common aquatic toxicity dataset to represent the aquatic hazards of NAs from both origins. Our chemical characterization of a commercial sample of NAs showed it to contain in order of abundance, 1-ring>2-ring>acyclic>3-ring acids (∼84%). Also present were monoaromatic acids (7%) and non-acids (9%, polyaromatic hydrocarbons and sulfur heterocyclic compounds). While the acyclic acids were only the third most abundant group, the five most abundant individual compounds were identified as C(10-14) n-acids (n-decanoic acid to n-tetradecanoic acid). Aquatic toxicity testing of fish (Pimephales promelas), invertebrate (Daphnia magna), algae (Pseudokirchneriella subcapitata), and bacteria (Vibrio fischeri) showed P. promelas to be the most sensitive species with 96-h LL50=9.0 mg L(-1) (LC50=5.6 mg L(-1)). Acute EL50 values for the other species ranged 24-46 mg L(-1) (EC50 values ranged 20-30 mg L(-1)). Biomimetic extraction via solid-phase-microextraction (BE-SPME) suggested a nonpolar narcosis mode of toxic action for D. magna, P. subcapitata, and V. fischeri. The BE analysis under-predicted fish toxicity, which indicates that a specific mode of action, besides narcosis, may be a factor for fishes.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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.
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 découle