A comparison of four porewater sampling methods for metal mixtures and dissolved organic carbon and the implications for sediment toxicity evaluations
Notice bibliographique
Résumé
Evaluations of sediment quality conditions are commonly conducted using whole-sediment chemistry analyses but can be enhanced by evaluating multiple lines of evidence, including measures of the bioavailable forms of contaminants. In particular, porewater chemistry data provide information that is directly relevant for interpreting sediment toxicity data. Various methods for sampling porewater for trace metals and dissolved organic carbon (DOC), which is an important moderator of metal bioavailability, have been employed. The present study compares the peeper, push point, centrifugation, and diffusive gradients in thin films (DGT) methods for the quantification of 6 metals and DOC. The methods were evaluated at low and high concentrations of metals in 3 sediments having different concentrations of total organic carbon and acid volatile sulfide and different particle-size distributions. At low metal concentrations, centrifugation and push point sampling resulted in up to 100 times higher concentrations of metals and DOC in porewater compared with peepers and DGTs. At elevated metal levels, the measured concentrations were in better agreement among the 4 sampling techniques. The results indicate that there can be marked differences among operationally different porewater sampling methods, and it is unclear if there is a definitive best method for sampling metals and DOC in porewater. Environ Toxicol Chem 2017;36:2906-2915. Published 2017 Wiley Periodicals Inc. on behalf of SETAC. This article is a US government work and, as such, is in the public domain in the United States of America.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».