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Enregistrement W2531965091 · doi:10.1109/icocs.2015.7483286

The integration of an individual-based model into toxicokinetics to enhance ecological realism in evaluating population-level impacts of exposure to PCB

2015· article· en· W2531965091 sur OpenAlexaff
Maryam Karim Pour, Sourodeep Bhattacharjee, Robin Gras, Ken G. Drouillard

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcosystem dynamics and resilience
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioaccumulationFood chainTrophic levelPopulationEnvironmental sciencePredationEcologyApex predatorPredatorEcosystemFood webBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polychlorinated biphenyls (PCBs) are classified as one the most extremely regulated anthropogenic contaminants and they have been deeply probed in aquatic ecosystems. However, there is very limited understanding of the population level effects of exposure to PCBs on terrestrial animal species and this has been unanimously indicated as a critical gap in ecological risk assessment. To bridge this information gap, we integrated an individual-based model (IBM) framework into toxicokinetics resulting in a deeper ecological insight to simulate the accumulation of a hypothetical PCB in a terrestrial three-level food chain at the population level. We then validated our simulated system utilizing the observed field bioaccumulation factors in a well-studied terrestrial prey-predator, caribou-wolf. Key findings of the present study indicate that in a PCB-contaminated environment, where all food sources contain some amount of contaminants, producing more offspring results in lower toxic concentration in herbivores (prey) and higher concentration in carnivores (predator). Our novel contribution in this work is that we have achieved a validated system that enables us to investigate toxicokinetics in any animal species involved in a prey-predation interaction by providing lipid, non-lipid, and water fractions in their bodies. Additionally, we demonstrated how using IBM modelling approach could facilitate ecological risk assessment by offering detailed information of generations spanning as many years as required.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,292
Score d'incertitude au seuil0,958

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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