Fish toxicity testing with selenomethionine spiked feed – what's the real question being asked?
Notice bibliographique
Résumé
The US Environmental Protection Agency and several U.S. states and Canadian provinces are currently developing national water quality criteria for selenium that are based in part on toxicity tests performed by feeding freshwater fish a selenomethionine-spiked diet. Using only selenomethionine to examine the toxicity of selenium is based in part on the limitations of the analytical chemistry methods commonly used in the 1990s and 2000s to speciate selenium in freshwater biota. While these methods provided a good starting point, recent improvements in analytical chemistry methodology have demonstrated that selenium speciation in biota is far more complex than originally thought. Here, we review the recent literature that suggests that there are numerous additional selenium species present in freshwater food chains and that the toxicities of these other selenium species, both individually and in combination, have not been evaluated in freshwater fishes. Evidence from studies on birds and mammals suggests that the other selenium forms differ in their metabolic pathways and toxicity from selenomethionine. Therefore, we conclude that toxicity testing using selenomethionine-spiked feed is only partly addressing the question "what is the toxicity of selenium to freshwater fishes?" and that using the results of these experiments to derive freshwater quality criteria may lead to biased water quality criteria. We also discuss additional studies that are needed in order to derive a more ecologically relevant freshwater quality criterion for selenium.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 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 ».