Trophic magnification factors: Considerations of ecology, ecosystems, and study design
Notice bibliographique
Résumé
Recent reviews by researchers from academia, industry, and government have revealed that the criteria used by the Stockholm Convention on persistent organic pollutants under the United Nations Environment Programme are not always able to identify the actual bioaccumulative capacity of some substances, by use of chemical properties such as the octanol-water partitioning coefficient. Trophic magnification factors (TMFs) were suggested as a more reliable tool for bioaccumulation assessment of chemicals that have been in commerce long enough to be quantitatively measured in environmental samples. TMFs are increasingly used to quantify biomagnification and represent the average diet-to-consumer transfer of a chemical through food webs. They differ from biomagnification factors, which apply to individual species and can be highly variable between predator-prey combinations. The TMF is calculated from the slope of a regression between the chemical concentration and trophic level of organisms in the food web. The trophic level can be determined from stable N isotope ratios (δ(15) N). In this article, we give the background for the development of TMFs, identify and discuss impacts of ecosystem and ecological variables on their values, and discuss challenges and uncertainties associated with contaminant measurements and the use of δ(15) N for trophic level estimations. Recommendations are provided for experimental design, data treatment, and statistical analyses, including advice for users on reporting and interpreting TMF data. Interspecies intrinsic ecological and organismal properties such as thermoregulation, reproductive status, migration, and age, particularly among species at higher trophic levels with high contaminant concentrations, can influence the TMF (i.e., regression slope). Following recommendations herein for study design, empirical TMFs are likely to be useful for understanding the food web biomagnification potential of chemicals, where the target is to definitively identify if chemicals biomagnify (i.e., TMF > or < 1). TMFs may be less useful in species- and site-specific risk assessments, where the goal is to predict absolute contaminant concentrations in organisms in relation to threshold levels.
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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 | 0,260 | 0,231 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».