Relationships between exposure and dose in aquatic toxicity tests for organic chemicals
Notice bibliographique
Résumé
There is continuing debate about the merits of exposure-based toxicity metrics such as median lethal concentration (LC50) versus organism-based metrics such as critical body residue (CBR) as indicators of chemical toxicity to aquatic organisms. To demonstrate relationships and differences between these 2 metrics, the authors applied a simple one-compartment toxicokinetic mass-balance model for water-exposed fish for a series of hypothetical organic chemicals exhibiting baseline narcotic toxicity. The authors also considered the influence of several toxicity-modifying factors. The results showed that the results of standard toxicity tests, such as the LC50, are strongly influenced by several modifying factors, including chemical and organism characteristics such as hydrophobicity, body size, lipid content, metabolic biotransformation, and exposure durations. Consequently, reported LC50s may not represent consistent dose surrogates and may be inappropriate for comparing the relative toxicity of chemicals. For comparisons of toxicity between chemicals, it is preferable to employ a delivered dose metric, such as the CBR. Reproducible toxicity data for a specific combination of chemical, exposure conditions, and organism can be obtained only if the extent of approach to steady state is known. Suggestions are made for revisions in test protocols, including the use of models in advance of empirical testing, to improve the efficiency and effectiveness of tests and reduce the confounding influences of toxicity-modifying factors, especially exposure duration and metabolic biotransformation. This will assist in linking empirical measurements of LC50s and CBRs, 2 different but related indicators of aquatic toxicity, and thereby improve understanding of the large existing database of aquatic toxicity test results.
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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 | 0,034 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».