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Enregistrement W2063459352 · doi:10.1021/es0496524

Biotic Ligand Model, a Flexible Tool for Developing Site-Specific Water Quality Guidelines for Metals

2004· review· en· W2063459352 sur OpenAlexaff
Chris M. Wood

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2004
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Toxicology and Ecotoxicology
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiotic Ligand ModelEnvironmental chemistryChemistryLigand (biochemistry)Abiotic componentDissolved organic carbonMetalBioavailabilityMetal toxicityCopperEcologyHeavy metalsBiochemistryBiologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The biotic ligand model (BLM) is a mechanistic approach that greatly improves our ability to generate site-specific ambient water quality criteria (AWQC)for metals in the natural environment relative to conventional relationships based only on hardness. The model is flexible; all aspects of water chemistry that affect toxicity can be included, so the BLM integrates the concept of bioavailability into AWQC--in essence the computational equivalent of water effect ratio (WER) testing. The theory of the BLM evolved from the gill surface interaction model (GSIM) and the free ion activity model (FIAM). Using an equilibrium geochemical modeling framework, the BLM incorporates the competition of the free metal ion with other naturally occurring cations (e.g., Ca2+, Na+, Mg2-, H+), togetherwith complexation by abiotic ligands [e.g., DOM (dissolved organic matter), chloride, carbonates, sulfide] for binding with the biotic ligand, the site of toxic action on the organism. On the basis of fish gill research, the biotic ligands appear to be active ion uptake pathways (e.g., Na+ transporters for copper and silver, Ca2+ transporters for zinc, cadmium, lead, and cobalt), whose geochemical characteristics (affinity = log K, capacity = Bmax) can be quantified in short-term (3-24 h) in vivo gill binding tests. In general, the greater the toxicity of a particular metal, the higher the log K. The BLM quantitatively relates short-term binding to acute toxicity, with the LA50 (lethal accumulation) being predictive of the LC50 (generally 96 h for fish, 48 h for daphnids). We critically evaluate currently available BLMs for copper, silver, zinc, and nickel and gill binding approaches for cadmium, lead, and cobalt on which BLMs could be based. Most BLMs originate from tests with fish and have been recalibrated for more sensitive daphnids by adjustment of LA50 so as to fit the results of toxicity testing. Issues of concern include the arbitrary nature of LA50 adjustments; possible mechanistic differences between daphnids and fish that may alter log K values, particularly for hardness cations (Ca2+, Mg2+); assumption of fixed biotic ligand characteristics in the face of evidence that they may change in response to acclimation and diet; difficulties in dealing with DOM and incorporating its heterogeneity into the modeling framework; and the paucity of validation exercises on natural water data sets. Important needs include characterization of biotic ligand properties at the molecular level; development of in vitro BLMs, extension of the BLM approach to a wider range of organisms, to the estuarine and marine environment, and to deal with metal mixtures; and further development of BLM frameworks to predict chronic toxicity and thereby generate chronic AWQC.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,005

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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,252 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations664
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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