Bioavailability of Polycyclic Aromatic Hydrocarbons and their Potential Application in Eco-risk Assessment and Source Apportionment in Urban River Sediment
Notice bibliographique
Résumé
Traditional risk assessment and source apportionment of sediments based on bulk polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) can introduce biases due to unknown aging effects in various sediments. We used a mild solvent (hydroxypropyl-β-cyclodextrin) to extract the bioavailable fraction of PAHs (a-PAHs) from sediment samples collected in Pearl River, southern China. We investigated the potential application of this technique for ecological risk assessments and source apportionment. We found that the distribution of PAHs was associated with human activities and that the a-PAHs accounted for a wide range (4.7%-21.2%) of total-PAHs (t-PAHs), and high risk sites were associated with lower t-PAHs but higher a-PAHs. The correlation between a-PAHs and the sediment toxicity assessed using tubificid worms (r = -0.654, P = 0.021) was greater than that from t-PAH-based risk assessment (r = -0.230, P = 0.472). Moreover, the insignificant correlation between a-PAH content and mPEC-Q of low molecular weight PAHs implied the potential bias of t-PAH-based risk assessment. The source apportionment from mild extracted fractions was consistent across different indicators and was in accordance with typical pollution sources. Our results suggested that mild extraction-based approaches reduce the potential error from aging effects because the mild extracted PAHs provide a more direct indicator of bioavailability and fresher fractions in sediments.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».