Environmental characterization of surface runoff from three highway sites in Southern Ontario, Canada: 2. Toxicology
Notice bibliographique
Résumé
Highway runoff is a significant source of contaminants entering many freshwater systems. A battery of bioassays was used to assess the degree of runoff toxicity. The toxicity results are described in the spatial and temporal context and are linked to the runoff chemistry. Runoff samples from three sites, representing different classes of highways (high, intermediate and low traffic intensity), were used to assess the degree of runoff toxicity. Runoff from the major multilane divided highway, with the highest traffic intensity (92,000 vehicles/24 h), had the highest levels of contaminants and displayed the greatest toxicity. Variations in toxic responses were observed both seasonally and throughout runoff events. The runoff samples containing high concentrations of road salts from winter maintenance were acutely toxic to Daphnia magna. In general, a sharp decline in runoff toxicity over time showed that the ‘first flush’ was the most toxic. Road solids present in runoff showed moderate to severe toxicity using a nematode bioassay. Consistently, a significant mixed function oxidase (MFO) induction was observed in rainbow trout exposed to runoff with high concentrations of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs). The data show that vehicular operation, road maintenance and metal highway structures were significant contributors to contaminant-associated toxicity in road runoff.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 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 ».