A food web bioaccumulation model for organic chemicals in aquatic ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
The present study examines a new bioaccumulation model for hydrophobic organic chemicals in aquatic food webs. The purpose of the model is to provide site-specific estimates of chemical concentrations and associated bioconcentration factors, bioaccumulation factors, and biota-sediment accumulation factors in organisms of aquatic food webs using a limited number of chemical, organism, and site-specific data inputs. The model is a modification of a previous model and incorporates new insights regarding the mechanism of bioaccumulation derived from laboratory experiments and field studies as well as improvements in model parameterization. The new elements of the model include: A model for the partitioning of chemicals into organisms; kinetic models for predicting chemical concentrations in algae, phytoplankton, and zooplankton; new allometric relationships for predicting gill ventilation rates in a wide range of aquatic species; and a mechanistic model for predicting gastrointestinal magnification of organic chemicals in a range of species. Model performance is evaluated using empirical data from three different freshwater ecosystems involving 1,019 observations for 35 species and 64 chemicals. The effects of each modification on the model's performance are illustrated. The new model is able to provide better estimates of bioaccumulation factors in comparison to the previous food web bioaccumulation model while the model input requirements remain largely unchanged.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».