Improving Predictability of Sediment-Porewater Partitioning Models using Trends Observed with PCB-Contaminated Field Sediments
Notice bibliographique
Résumé
More than 1900 sediment-water partitioning coefficients were measured for 58 polychlorinated biphenyl (PCB) congeners in 53 historically contaminated sediments collected from 10 urban and rural waterways in the United States and Canada. Freely dissolved porewater concentrations were determined using passive sampling with polyoxymethylene. Measured total organic carbon (TOC)/water partitioning coefficients, K(TOC), ranged from one to nearly three orders-of-magnitude higher than typical literature values based on spiking experiments and model predictions. Although total PCB concentrations ranged from 0.08 to 194 mg/kg, the more highly contaminated sediments showed only slightly lower K(TOC) values than less-contaminated sediments. No correlation was observed between log K(TOC) values and sediment TOC, black carbon (BC), or BC/TOC fractions (r(2) typically <0.1). Utilizing a two-carbon model incorporating anthropogenic BC did not improve predictions over a one-carbon TOC model. A comparison of models recently validated for field data showed that a coal-tar poly parameter linear-free energy relationship (PP-LFER) and a Raoult's Law model were successful at predicting average log K(TOC) values, without the need for any calibration or fitting (within a factor of 10 more than 90% of the time, and within a factor of 30 more than 99% of the time). Predictions were further improved by the introduction of a Weathering Factor (WF) that accounts for the relative depletion of lower molecular weight congeners due to weathering. Highly weathered sediments (with a WF near 1) tended to follow the coal-tar PP-LFER and Raoult's Law model the closest. Less-weathered sediments (with WF ≪ 1) sorbed less than predicted by these models. Noncalibrated WF inclusive coal-tar PP-LFER and Raoult's Law models performed as well or better than a quantitative-structure activity relationship (QSAR) model calibrated specifically to the data. These recommended partitioning models here can readily be used for all 209-PCB congeners.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».