Impact of environmentally based chemical hardness on uranium speciation and toxicity in six aquatic species
Notice bibliographique
Résumé
Treated effluent discharge from uranium (U) mines and mills elevates the concentrations of U, calcium (Ca), magnesium (Mg), and sulfate (SO4 (2-) ) above natural levels in receiving waters. Many investigations on the effect of hardness on U toxicity have been experiments on the combined effects of changes in hardness, pH, and alkalinity, which do not represent water chemistry downstream of U mines and mills. Therefore, more toxicity studies with water chemistry encountered downstream of U mines and mills are necessary to support predictive assessments of impacts of U discharge to the environment. Acute and chronic U toxicity laboratory bioassays were realized with 6 freshwater species in waters of low alkalinity, circumneutral pH, and a range of chemical hardness as found in field samples collected downstream of U mines and mills. In laboratory-tested waters, speciation calculations suggested that free uranyl ion concentrations remained constant despite increasing chemical hardness. When hardness increased while pH remained circumneutral and alkalinity low, U toxicity decreased only to Hyalella azteca and Pseudokirchneriella subcapitata. Also, Ca and Mg did not compete with U for the same uptake sites. The present study confirms that the majority of studies concluding that hardness affected U toxicity were in fact studies in which alkalinity and pH were the stronger influence. The results thus confirm that studies predicting impacts of U downstream of mines and mills should not consider chemical hardness. Environ Toxicol Chem 2015;34:562-574. © 2014 The Authors. Published by Wiley Periodicals, Inc. on behalf of SETAC.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».