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Enregistrement W2010603134 · doi:10.1080/10807031003670287

Sublethal Toxicity Testing of Canadian Metal Mining Effluents: National Trends and Site-Specific Uses

2010· article· en· W2010603134 sur OpenAlexaffabout
Lisa N. Taylor, Leana A. Van der Vliet, Richard P. Scroggins

Notice bibliographique

RevueHuman and Ecological Risk Assessment An International Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Toxicology and Ecotoxicology
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésEffluentCeriodaphnia dubiaLemna minorToxicologyEnvironmental scienceBiologyToxicityEcologyAcute toxicityChemistryAquatic plantEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT As part of the Canadian Environmental Effects Monitoring program under the National Metal Mining Effluent Regulation, there is a requirement to conduct sublethal toxicity tests twice per year for the first three years. These first three years (2003 to 2005) were considered a period of initial monitoring and resulted in test endpoints for each of the required standardized methods on a fish, an aquatic plant, an invertebrate, and an algal species. On a national level (based on 1648 valid results), the test from most to least sensitive was: the inhibition of reproduction with Ceriodaphnia dubia, the growth inhibition (frond number) with Lemna minor, the inhibition of cell yield with Pseudokirchneriella subcapitata, the growth inhibition (dry weight) with Lemna minor, the growth inhibition of fathead minnows, and the effect on embryo viability with rainbow trout. This sensitivity ranking changed when tests were further evaluated on a geographical region and mine-type basis (e.g., base metal, precious metal, uranium, iron ore). Site-specific examples show how sublethal toxicity data are being used to track changes in effluent quality, choosing a final discharge point, monitoring multiple discharges to the same watercourse, and to identify study design weaknesses by comparing laboratory results to field survey conclusions. Key Words: sublethal toxicityeffluentmetal miningenvironment effects monitoringEEM ACKNOWLEDGMENTS We acknowledge the Regional National Environmental Effects Monitoring Offices of Environment Canada; specifically, Charles Dumaresq, Alan Willsie, Jenny Ferone, Paula Siwik, Nardia Ali, West Plant, Adam Yule, Gilles Champagne, Isabelle Matteau, Mike Hagen, and Sue Ellen Maher for their help in securing the data used in this analysis. Notes The sublethal toxicity test methods are updated from time to time. Methods cited here were those applicable during the study period of 2003 to 2005. The green algae Selenastrum capricornutum has been renamed Pseudokirchneriella subcapitata since the method was cited in the MMER in 2002.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations7
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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