Can bioretention treatment prevent toxicity in aquatic animals exposed to PAH-enriched stormwater runoff?
Notice bibliographique
Résumé
Stormwater runoff contains a complex mixture of contaminants including a wide variety of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs), primarily from tire wear, road wear, and automobile exhaust. Many PAHs are acutely harmful to aquatic animals, resulting in cardiovascular toxicity and even death. To better understand the effects of complex mixtures of dissolved PAHs on aquatic animals, we simulated runoff events on an asphalt surface treated with a PAH-rich top dressing (coal tar based sealcoat) commonly applied in populous regions of the USA and Canada. Runoff was collected during simulated runoff events over three exposure periods separated by one-week intervals of natural weathering conditions. Runoff was both collected untreated and treated by filtering through experimental soil bioretention columns containing 60% sand : 40% compost. Juvenile coho salmon, zebrafish embryos, and the waterflea Ceriodaphnia dubia were exposed to untreated runoff or bioretention treated runoff and monitored for acute lethality and sublethal effects. Both the concentration of PAHs and toxicity to aquatic test animals decreased rapidly as a function of time since sealcoat application. For all exposure trials, bioretention treatment successfully reduced or eliminated lethal and sublethal effects of the PAH-rich sealcoat runoff.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».