Food web bioaccumulation model for polychlorinated biphenyls in San Francisco Bay, California, USA
Notice bibliographique
Résumé
We document the development and application of a food web bioaccumulation model for polychlorinated biphenyls (PCBs) in San Francisco Bay, California, USA. The model calculates spatial distributions of PCB concentrations in a range of invertebrate, fish, avian, and mammalian organisms, including harbor seals, double-crested cormorants, and Forster's terns. The performance of the model is evaluated against independent empirical PCB concentrations and shows a mean deviation between observed and model-calculated concentrations of 36% for female harbor seals and 5% for benthic invertebrates and jack smelt. The model was applied to produce bay-wide PCB concentration distributions in fish and wildlife species, which were compared with threshold effect concentrations to determine ecological risks and human health risks of fish consumption. Because of their high trophic position in the food web, harbor seals exhibited the highest concentrations of summation operatorPCBs, which exceeded threshold concentrations for potential adverse effects. The model was also applied to derive bay-wide target sediment concentrations for remediation as part of an ongoing total maximum daily loading characterization. The model calculated bay-wide geometric mean concentrations of summation operatorPCB in sediments of 1.6 to 73 microg/kg dry weight to meet several ecological and human health risk objectives. The bay-wide geometric summation operatorPCB concentration in the sediments at the time of the study was 11.6 microg/kg dry weight. The model was developed for assessing the behavior and risks of bioaccumulative substances on an ecosystem level.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».