Comparison of Diluted Bitumen (Dilbit) and Conventional Crude Oil Toxicity to Developing Zebrafish
Notice bibliographique
Résumé
To facilitate pipeline transport of bitumen, it is diluted with natural gas condensate, and the resulting mixture, "dilbit", differs greatly in chemical composition to conventional crude oil. Despite the risk of accidental dilbit release, the effects of dilbit on aquatic animals are largely unknown. In this study, we compared the toxicity of water accommodated fractions (WAFs) of dilbit and two conventional crude oils, medium sour composite and mixed sweet blend, to developing zebrafish. Mortality and pericardial edema was lowest in dilbit WAF-exposed embryonic zebrafish but yolk sac edema was similar in all exposures. Shelter-seeking behavior was decreased by dilbit and conventional crude WAF exposures, and continuous swimming behavior was affected by all tested WAF exposures. Regardless of WAF type, monoaromatic hydrocarbon content (largely made up of benzene, toluene, ethylbenzene, and xylene (BTEX)) was a more accurate predictor of lethality and pericardial edema than polycyclic aromatic hydrocarbon (PAH) content. Our results suggest that the toxicity of dilbit to a model fish is less than or similar to that of conventional crudes.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».