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Enregistrement W202072427 · doi:10.2166/wqrj.2002.027

Trends in the Distribution of PCBs Compared to PACs in Sediments and Mussels of Halifax Harbour

2002· article· en· W202072427 sur OpenAlexaffabout
Jocelyne Hellou, Thomas King, S. Steller, P. A. Yeats

Notice bibliographique

RevueWater Quality Research Journal · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensBedford Institute of Oceanography
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDry weightMytilusHarbourEnvironmental chemistryBiotaSedimentCongenerEnvironmental scienceBioavailabilityContaminationPollutionDeposition (geology)MusselChemistryGeologyOceanographyFisheryEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Surficial sediments and blue mussels (Mytilus edulis) were collected around the perimeter of Halifax Harbour. Samples were analyzed for the presence of polychlorinated biphenyls (PCBs), ranging from mono- to decachloro congeners, and results compared to the presence of polycyclic aromatic compounds (PACs). The objective was to explore the relationship between contaminant profiles in sediments and in mussels, and the possibility of deducing their sources, patterns of deposition, circulation and bioavailability. IUPAC hexachlorobiphenyls 138/158/160/163 (unresolved) and 153/132/168 were the most abundant congeners in both sets of matrices, ranging in concentration between <0.5 to 46 and 4.5 to 25.5 ng/g (dry weight) in sediments and mussels, respectively. PCBs profiles point to a combination of commercial sources superimposed on some weathering. Biota-sediment accumulation factors (BSAF, concentration in mussels, dry weight/concentration in sediments, dry weight, and lipid/TOC normalized) varied throughout the harbour and per congener. Some similarities were observed between the most contaminated sites previously analyzed for PACs and presently analyzed for PCBs, while BSAF were highest at the entrance to the harbour, for PACs and PCBs.

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)0,007
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 enseignants0,506
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations5
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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