Preparation and characterization of nickel-spiked freshwater sediments for toxicity tests: Toward more environmentally realistic nickel partitioning
Notice bibliographique
Résumé
Two spiking methods were compared and nickel (Ni) partitioning was evaluated during a series of toxicity tests with 8 different freshwater sediments having a range of physicochemical characteristics. A 2-step spiking approach with immediate pH adjustment by addition of NaOH at a 2:1 molar ratio to the spiked Ni was effective in producing consistent pH and other chemical characteristics across a range of Ni spiking levels. When Ni was spiked into sediment having a high acid-volatile sulfide and organic matter content, a total equilibration period of at least 10 wk was needed to stabilize Ni partitioning. However, highest spiking levels evidently exceeded sediment binding capacities; therefore, a 7-d equilibration in toxicity test chambers and 8 volume-additions/d of aerobic overlying water were used to avoid unrealistic Ni partitioning during toxicity testing. The 7-d pretest equilibration allowed excess spiked Ni and other ions from pH adjustment to diffuse from sediment porewater and promoted development of an environmentally relevant, 0.5- to 1-cm oxic/suboxic sediment layer in the test chambers. Among the 8 different spiked sediments, the logarithm of sediment/porewater distribution coefficient values (log Kd ) for Ni during the toxicity tests ranged from 3.5 to 4.5. These Kd values closely match the range of values reported for various field Ni-contaminated sediments, indicating that testing conditions with our spiked sediments were environmentally realistic.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».