Identifying cause in sediment assessments: bioavailability and the Sediment Quality Triad
Notice bibliographique
Résumé
Application of the Sediment Quality Triad approach to non-pH-stressed Sudbury area lakes clearly demonstrated increased metal (Cd, Co, Cu, and Ni) contamination, decreased abundances of some benthic invertebrates (amphipods, pisidiid clams, and tanytarsiid midges), and severe sediment toxicity to amphipods and mayflies. However, the bioavailability of metals and the cause of biological effects cannot be identified from these data. Bioaccumulation measurements, however, clearly demonstrated increased Cd, Co, and Ni bioavailability to Hyalella. Copper concentrations in Hyalella were not elevated, in spite of much higher sediment Cu concentrations. Nickel was the only metal accumulated in sufficient amounts to cause toxicity. Toxicity in Hyalella caged above the sediments was equivalent to that of animals exposed directly in sediment, demonstrating that effects were due to dissolved metal and not metals in the solid phase. Copper concentrations in overlying water were much lower than Ni concentrations and insufficient to account for toxicity. Including bioaccumulation data with traditional measurements of sediment chemistry, benthic community composition, and sediment toxicity allows quantification of metal bioavailability and identification of the cause of toxicity. This approach results in a much more complete assessment of the biological impacts of metals in sediments.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».