Acute toxicity largely reflects the salinity sensitivity of stream macroinvertebrates derived using field distributions
Notice bibliographique
Résumé
Two types of salinity tolerance information are commonly used for assessing salinity risk to freshwater organisms. These are data from laboratory experiments, usually acute (=96-h LC50) values, and field distributions. Both approaches have advantages and limitations, and their applicability to the formation of guidelines and assessment of risks is not clear. In the present study, the acute lethal tolerances (72-h LC50) and acute tolerance scores (ATS) of 37 macroinvertebrate families from Queensland, Australia, were compared with maximum field conductivities and previously derived salinity sensitivity scores (SSS). LC50 values were significantly correlated with maximal field conductivities and SSS. To investigate this relationship further, the changes in community structure related to an increase in salinity were assessed. A salinity index (SI) (based on cumulative SSS) and acute salinity index (ASI) (based on cumulative ATS) were calculated using an independent data set from south-east Queensland (429 samples) and compared with each other and actual conductivity levels. Both indices were significantly correlated with each other and followed a similar trend when plotted against actual conductivity. These results support the notion that salinity sensitivity of macroinvertebrates derived from acute toxicity experiments reflects sensitivities derived using field distributions. Definition of this relationship will allow the two sources of salinity sensitivity to be combined in a weight-of-evidence approach, resulting in a more robust data set with which to estimate safe salinity concentrations.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».