Application of a Tenax model to assess bioavailability of PCBs in field sediments
Notice bibliographique
Résumé
Bioavailability has been estimated in the past using equilibrium partitioning-based biota-sediment accumulation factors. These values are not always reliable using field-collected sediments, however, likely due to varying amounts of different organic carbons, particularly black carbon, in sediments. Therefore, improving approaches to better evaluate contaminant bioavailability in sediment are needed. In the present study, a literature-based model was constructed that relied on both laboratory-exposed and field-collected oligochaete bioaccumulation data. The model system used 24-h Tenax extraction data paired with bioaccumulation tests using oligochaetes to establish the ability and utility of the biomimetic extraction. The model was then tested to confirm its utility and reliability to estimate bioavailability of oligochaetes exposed to polychlorinated biphenyl (PCB) contaminated sediments from the Ottawa River in Ohio, USA. The model correctly identified the bioaccumulation of PCBs for 94.9% of the data and 97% of the dioxin-like congeners. The mono- and di-substituted chlorinated biphenyls were the least well described, but the estimates were conservative, for example, the model overpredicted bioaccumulation. Thus, the Tenax model was robust and reliable across a wide range of sediment characteristics for estimating PCB bioaccumulation in oligochaetes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».