Acute toxicity of storm water associated with de-icing/anti-icing activities at Canadian airports
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Environment Canada, Transport Canada, and the Airline Transport Association of Canada recently evaluated the use of toxicity bioassays to assist in managing wastewater from aircraft de-icing at Canadian airports. This study evaluated the effectiveness of a suite of rapid screening bioassays to predict the responses of standard regulatory test organisms to storm water associated with de-icing at four Canadian airports. Storm water samples were tested using two standard acute lethality bioassays (rainbow trout [Oncorhynchus mykiss], Daphnia magna) and four rapid screening bioassays (Daphnia IQ™, acute Microtox®, Rotoxkit®, Thamnotoxkit®). Environmental samples (runoff water) and concentrated de-icing/anti-icing chemicals from the clean-up vehicles (sweeper trucks) were collected from each airport and tested. Forty percent (n = 10) of the environmental samples were lethal to trout, and 30% were lethal to D. magna. The IQ and Thamnotoxkit test results were comparable to those of the trout and daphnid bioassays, respectively. Disadvantages associated with the IQ and Thamnotoxkit bioassays included the lack of a standardized quality-assurance/quality-control program, subjectivity in endpoint measurements, and problems in cyst hatching. The limited number of storm-related samples did not permit definitive determination for the causality of toxicity. Results suggest that glycol was not predictive of acute lethality, and that other substances likely contributed to toxicity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».