A Generic QSAR for Assessing the Bioaccumulation Potential of Organic Chemicals in Aquatic Food Webs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study presents the development of a quantitative‐structure activity relationship (QSAR) for assessing the bioaccumulation potential of organic chemicals in aquatic food webs. The QSAR is derived by parameterization and calibration of a mechanistic food web bioaccumulation model. Calibration of the QSAR is based on the derivation of a large database of bioconcentration and bioaccumulation factors, which is evaluated for data quality. The QSAR provides estimates of the bioaccumulation potential of organic chemicals in higher trophic level fish species of aquatic food webs. The QSAR can be adapted to include the effect of metabolic transformation and trophic dilution on the BAF. The BAF‐QSAR can be applied to categorize organic chemical substances on their bioaccumulation potential. It identifies chemicals with a log KOW between 4.0 and 12.2 to exhibit BAFs greater than 5 000 in the absence of significant metabolic transformation rates. The BAF‐QSAR can also be used in the derivation of water quality guidelines and total maximum daily loadings by relating internal concentrations of organic chemicals in upper trophic fish species to corresponding concentrations in the water.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».