Application of the Activity Framework for Assessing Aquatic Ecotoxicology Data for Organic Chemicals
Notice bibliographique
Résumé
Toxicological research in the 1930s gave the first indications of the link between narcotic toxicity and the chemical activity of organic chemicals. More recently, chemical activity has been proposed as a novel exposure parameter that describes the fraction of saturation and that quantifies the potential for partitioning and diffusive uptake. In the present study, more than 2000 acute and chronic algal, aquatic invertebrates and fish toxicity data, as well as water solubility and melting point values, were collected from a series of sources. The data were critically reviewed and grouped by mode of action (MoA). We considered 660 toxicity data to be of acceptable quality. The 328 data which applied to the 72 substances identified as MoA 1 were then evaluated within the activity-toxicity framework: EC50 and LC50 values for all three taxa correlated generally well with (subcooled) liquid solubilities. Acute toxicity was typically exerted within the chemical activity range of 0.01-0.1, whereas chronic toxicity was exerted in the range of 0.001-0.01. These results confirm that chemical activity has the potential to contribute to the determination, interpretation and prediction of toxicity to aquatic organisms. It also has the potential to enhance regulation of organic chemicals by linking results from laboratory tests, monitoring and modeling programs. The framework can provide an additional line of evidence for assessing aquatic toxicity, for improving the design of toxicity tests, reducing animal usage and addressing chemical mixtures.
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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 | 0,011 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».