A Physiologically Based Biotic Ligand Model for Predicting the Acute Toxicity of Waterborne Silver to Rainbow Trout in Freshwaters
Notice bibliographique
Résumé
An early silver−gill binding model using conditional equilibrium binding constants ( K ) was fitted to actual toxicity data for rainbow trout ( Oncorhynchus mykiss ) and subsequently modified to produce a mechanistically based acute toxicity model for predicting silver toxicity. The model used an “off the shelf” aquatic geochemistry software program (MINEQL + ) and physiologically based log K values to predict the acute effects of waterborne silver in rainbow trout. The final version of the model does not predict total gill−silver loading, as the early model did, but rather predicts the binding of Ag + to key toxic sites on the gill and incorporates the effects of cation competition at these sites. The acute toxicity model for Ag + provided the best fit to toxicity data when a log K value for the affinity of these sites was 7.6 with cationic competition log K values for Na + and Ca 2+ of 2.9 and 2.3, respectively. A log K for Ag−DOM of 9.0 was used representing strong Ag + binding to dissolved organic matter. The model we present is easy to use and provides a good match with previously published acute AgNO 3 toxicity data for rainbow trout from 31 data sets in 10 studies. The modified model is now ready for full verification with a greater range of laboratory and natural waters.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».