Addressing arsenic bioaccessibility in ecological risk assessment: A novel approach to avoid overestimating risk
Notice bibliographique
Résumé
The risk of arsenic exposure to deer mice (Peromyscus maniculatus) living in areas of naturally and anthropogenically elevated arsenic levels was determined using three separate calculations of arsenic daily intake: Estimated daily intake (EDI), bioaccessible EDI (BEDI), and actual daily intake (ADI). The present work is of particular interest, because the risk assessments were determined for animals naturally exposed to arsenic. Gastric fluid extraction was used to obtain bioaccessibility data for soil and plant samples collected from three study sites (background, mine forest, and tailings) in Yellowknife (NT, Canada). Calculations using the EDI indicated that deer mice living in tailings habitat (average soil arsenic concentration, 1,740 +/- 2,240 microg/g) should have been experiencing serious health effects as a result of their exposure to arsenic. Using BEDI and ADI in the risk assessment calculation, however, resulted in an order-of-magnitude decrease in calculated risk. In addition, results calculated using the BEDI and ADI were not significantly different, suggesting that using bioaccessibility provides a more realistic estimate of potential risk. The present results provide evidence that the use of EDI in traditional risk assessments may seriously overestimate the actual risk, which in some instances may result in expensive and unnecessary clean-up measures.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».