A Combined Food Web Toxicokinetic and Species Bioenergetic Model for Predicting Seasonal PCB Elimination by Yellow Perch (<i>Perca flavescens</i>)
Notice bibliographique
Résumé
A commonly used toxicokinetic model was coupled to a bioenergetic submodel optimized for yellow perch and an empirical growth submodel to predict daily PCB elimination flux in three size classes of fish under seasonally variable temperatures. Across seasons, the bioenergetic model predicted highly variable gill ventilation and fecal egestion rates which varied by 74.2-111.2 fold and 35-65 fold, respectively, over the annual cycle. The empirical growth model accounted for seasonal trends in overwintering lipid losses evident for all fish size classes and growth, evident only for the small fish size class, during warm water periods. The toxicokinetic model described seasonal trends in congener specific PCB mass balance of fish, but tended to overestimate PCB elimination for less hydrophobic congeners when the recommended gill transfer efficiency term (Ew) of 0.54 was used. Downward adjustment of Ew to an average value of 0.14 produced the strongest model fit for several low Kow PCBs but had less effect on model performance for mid- to high Kow congeners. The toxicokinetic model was less sensitive to parameters involved in fecal elimination of PCBs when applied to low and mid-Kow PCBs. This study demonstrates the importance of seasonal trends in metabolic rate, growth, and overwintering weight loss as factors that modify PCB toxicokinetics in temperate fish.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».