Benthic injury dose–response models for polychlorinated biphenyl–contaminated sediment using equilibrium partitioning
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The study goal was to develop a sediment polychlorinated biphenyl (PCB) dose–response model based on benthic invertebrate effects to PCBs. The authors used an equilibrium partitioning (EqP) approach to generate predicted PCB sediment effect concentrations (largely Aroclor 1254) associated with a gradient of toxic effects in benthic organisms from effects observed in aquatic toxicity studies. The present study differs from all other EqP collective sediment investigations in that the authors examined a common dose–response gradient of effects for PCBs rather than a single, protective value. The authors reviewed the chronic aquatic toxicity literature to identify measured aqueous PCB concentrations and associated benthic invertebrate effects. The authors control-normalized the aquatic toxic effect data and expressed results from various studies as a common metric, percent injury. Then, they calculated organic carbon–normalized sediment PCB concentrations (mg/kg organic carbon) from the aqueous PCB toxicity data set using EqP theory based on the US Environmental Protection Agency's (EPIWEB 4.1) derivation of the water–organic carbon partition coefficient (KOC). Lastly, the authors constructed a nonlinear dose–response numerical model for these synoptic sediment PCB concentrations and biological effects: Y = 100/1 + 10([logEC50–logX] × [Hill slope]) (EC50 = median effective concentration). These models were used to generate “look-up” tables reporting percent injury in benthic biota for a range of Aroclor-specific sediment concentrations. For example, the model using the EPIWEB KOC estimate predicts mean benthic injury of 23.3%, 46.0%, 70.6%, 87.1%, and 95% for hypothetical sediment concentrations of 1 mg/kg, 2 mg/kg, 4 mg/kg, 8 mg/kg, and 16 mg/kg dry weight of Aroclor 1254, respectively (at 1% organic carbon). The authors recommend the model presented for screening but suggest, when possible, determining a site-specific KOC that, along with the tables and equations, allows users to create their own protective dose–response sediment concentration. Environ Toxicol Chem 2017;36:1311–1329. © 2016 SETAC
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».