Influence of exposure and toxicokinetics on measures of aquatic toxicity for organic contaminants: A case study review
Notice bibliographique
Résumé
This theoretical and case study review of dynamic exposures of aquatic organisms to organic contaminants examines variables important for interpreting exposure and therefore toxicity. The timing and magnitude of the absorbed dose change when the dynamics of exposure change. Thus, the dose metric for interpreting toxic responses observed during such exposure conditions is generally limited to the specific experiment and cannot be extrapolated to either other experiments with different exposure dynamics or to field exposures where exposure dynamics usually are different. This is particularly true for mixture exposures, for which the concentration and composition and, therefore, the timing and magnitude of exposure to individual components of different potency and potentially different mechanisms of action can vary. Aquatic toxicology needs studies that develop temporal thresholds for absorbed toxicant doses to allow for better extrapolation between conditions of dynamic exposure. Improved experimental designs are required that include high-quality temporal measures of both the exposure and the absorbed dose to allow better interpretation of data. For the short term, initial water concentration can be considered a conservative measure of exposure, although the extent to which this is true cannot be estimated specifically unless the dynamics of exposure as well as the toxicokinetics of the chemicals in the exposure scenario for the organism of interest are known. A better, but still limited, metric for interpreting the exposure and, therefore, toxicity is the peak absorbed dose, although this neglects toxicodynamics, requires appropriate temporal measures of accumulated dose to determine the peak concentration, and requires temporal thresholds for critical body residue for each component of the mixture.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».