Directly Predicting Water Quality Criteria from Physicochemical Properties of Transition Metals
Notice bibliographique
Résumé
Transition metals are a group of elements widespread in aquatic environments that can be hazardous when concentrations exceeding threshold values. Due to insufficient data, criteria maximum concentrations (CMCs) of only seven transition metals for protecting aquatic life have been recommended by the USEPA. Hence, it is deemed necessary to develop empirical models for predicting the threshold values of water quality criteria (WQC) for other transition metals for which insufficient information on toxic potency is available. The present study established quantitative relationships between recommended CMCs and physicochemical parameters of seven transition metals, then used the developed relationships to predict CMCs for other transition metals. Seven of 26 physicochemical parameters examined were significantly correlated with the recommended CMCs. Based on this, five of the seven parameters were selected to construct a linear free energy model for predicting CMCs. The most relevant parameters were identified through principle component analysis, and the one with the best correlation with the recommended CMCs was a combination of covalent radius, ionic radius and electron density. Predicted values were largely consistent with their toxic potency values. The present study provides an alternative approach to develop screening threshold level for metals which have insufficient information to use traditional methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».