Assessment of hazard metrics for predicting field benthic invertebrate toxicity in the Detroit River, Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Numerical sediment quality guidelines (SQGs) are frequently used to interpret site-specific sediment chemistry and predict potential toxicity to benthic communities. These SQGs are useful for a screening line of evidence (LOE) that can be combined with other LOEs in a full weight of evidence (WOE) assessment of impacted sites. Three common multichemical hazard quotient methods (probable effect concentration [PEC]-Qavg, PEC-Qmet, and PEC-Qsum) and a novel (hazard score [HZD]) approach were used in conjunction with a consensus-based set of SQGs to evaluate the ability of different scoring metrics to predict the biological effects of sediment contamination under field conditions. Multivariate analyses were first used to categorize river sediments into distinct habitats based on a set of physicochemical parameters to include gravel, low and high flow sand, and silt. For high flow sand and gravel, no significant dose–response relationships between numerically dominant species and various toxicity metric scores were observed. Significant dose–response relationships were observed for chironomid abundances and toxicity scores in low flow sand and silt habitats. For silt habitats, the HZD scoring metric provided the best predictor of chironomid abundances compared to various PEC-Q methods according to goodness-of-fit tests. For low flow sand habitats, PEC-Qsum followed by HZD, provided the best predictors of chironomid abundance. Differences in apparent chironomid toxicity between the 2 habitats suggest habitat-specific differences in chemical bioavailability and indicator taxa sensitivity. Using an IBI method, the HZD, PEC-Qavg, and PEC-Qmet approaches provided reasonable correlations with calculated IBI values in both silt and low flow sand habitats but not for gravel or high flow sands. Computation differences between the various multi-chemical toxicity scoring metrics and how this contributes to bias in different estimates of chemical mixture toxicity scores are discussed and compared. Integr Environ Assess Manag 2017;13:410–422. © 2016 SETAC Key Points Field assessment of multichemical hazard metrics for predicting benthic invertebrate toxicity in the Detroit River, Ontario, Canada. Multivariate analyses were used to categorize river sediments into distinct habitats based on various physicochemical parameters. Significant dose-response relationships were observed for Chironomid abundances and toxicity scores in 2 habitats. Differences in Chironomid toxicity suggest habitat specific differences in chemical bioavailability and indicator taxa sensitivity.
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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 | 0,000 |
| 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 ».