Ecological Risk of Nonylphenol in China Surface Waters Based on Reproductive Fitness
Notice bibliographique
Résumé
It has been recognized that ecological risk assessment based on traditional endpoints of toxicity are unable to provide adequate protection because some chemicals may affect reproductive fitness of aquatic organisms at much lower concentrations. In this paper, predicted no effect concentrations (PNECs) for 4-nonylphenol (NP) were derived based either on endpoints of survival, development, and growth or on some nonlethal biomarkers of reproduction, biochemical and molecular biology data. The PNECs derived from reproductive lesion ranged from 0.12 to 0.60 μg NP L(-1), which was significantly lower than those derived from other endpoints. An assessment of ecological risks posed by NP to aquatic organisms in surface waters of China was conducted based on concentration levels of NP in 16 surface waters of 4 major river basins and PNECs derived from reproductive fitness by a tiered ecological risk assessment (ERA). The results showed that 14.2% and 76.5% of surface waters in China may have ecological risks resulting from reproductive fitness if the thresholds of protection for aquatic organisms were set up as 5% (HC5) and 1% (HC1), respectively. The risks were significantly greatest in the Yangtze River Basin than in other major river basins. In comparison with the risks assessed based on traditional endpoints, such as lethality, for those chemicals causing adverse effects on reproduction due to modulation of endocrine function, to be protective of ecosystem structure and function, lesser PNECs, based on sublethal effects of reproduction, were appropriate.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».