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Enregistrement W2562603270 · doi:10.1002/etc.3668

The chemical exposure toxicity space (CETS) model: Displaying exposure time, aqueous and organic concentration, activity, and onset of toxicity

2016· article· en· W2562603270 sur OpenAlexafffund
Donald Mackay, Alena K.D. Celsie, J. Mark Parnis, L.S. McCarty, Jon A. Arnot, David E. Powell

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Toxicology and Chemistry · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Toxicology and Ecotoxicology
Établissements canadiensARC Resources (Canada)University of TorontoCanadian Rheumatology AssociationThe Scarborough HospitalKingston Health Sciences CentreQueen's UniversityTrent University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEuropean Chemical Industry CouncilAmerican Chemistry Council
Mots-clésToxicityBioassayEnvironmental chemistryToxicokineticsAquatic toxicologyChemistryChemical toxicityTriclocarbanAcute toxicityToxicodynamicsBioconcentrationToxicologyBioaccumulationEnvironmental scienceBiologyEcologyTriclosan

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A 1-compartment toxicokinetic model is used to characterize the chemical exposure toxicity space (CETS), providing a novel graphic tool that can aid in the design of aquatic toxicity tests for fish and for interpreting their results. The graph depicts the solution to the differential equation describing the uptake kinetics of a chemical by a modeled fish under conventional bioassay conditions. The model relates the exposure concentration in the water to a dimensionless time and the onset of toxicity as determined by an estimated or assumed critical body residue or incipient lethal aqueous concentration. These concentration graphs are specific to each chemical and exposure and organism parameters and clearly demonstrate differences in toxicity between chemicals and how factors such as hydrophobicity influence the toxic endpoint. The CETS plots can also be used to assess bioconcentration test conditions to ensure that concentrations are well below toxic levels. Illustrative applications are presented using a recent set of high-quality toxicity data. Conversion of concentrations to chemical activities in the plots enables results for different baseline toxicants to be superimposed. For chemicals that have different modes of toxic action, the increased toxicity then becomes apparent. Implications for design and interpretation of aquatic toxicity tests are discussed. The model, and pictorial visualization of the time-course of aquatic toxicity tests, may contribute to improvements in test design, implementation, and interpretation, and to reduced animal usage. Environ Toxicol Chem 2017;36:1389-1396. © 2016 The Authors. Environmental Toxicology and Chemistry Published by Wiley Periodicals, Inc. on behalf of SETAC.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,183 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations11
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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