MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2745654598 · doi:10.1021/acs.est.7b02912

Selective Uptake and Bioaccumulation of Antidepressants in Fish from Effluent-Impacted Niagara River

2017· article· en· W2745654598 sur OpenAlexaboutno aff
Prapha Arnnok, Randolph R. Singh, Rodjana Burakham, Alicia Pérez-Fuentetaja, Diana S. Aga

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesThailand Research Fund
Mots-clésBioaccumulationEnvironmental impact of pharmaceuticals and personal care productsEffluentEnvironmental chemistryPollutantEnvironmental scienceBioconcentrationCitalopramChemistryEcologyBiologyAntidepressantEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The continuous release of pharmaceuticals and personal care products (PPCPs) into freshwater systems impacts the health of aquatic organisms. This study evaluates the concentrations and bioaccumulation of PPCPs and the selective uptake of antidepressants in fish from the Niagara River, which connects two of the North American Great lakes (Erie and Ontario). The Niagara River receives PPCPs from different wastewater treatment plants (WWTPs) situated along the river and Lake Erie. Of the 22 targeted PPCPs, 11 were found at part-per-billion levels in WWTP effluents and at part-per-trillion levels in river water samples. The major pollutants observed were the antidepressants (citalopram, paroxetine, sertraline, venlafaxine, and bupropion, and their metabolites norfluoxetine and norsertraline) and the antihistamine diphenhydramine. These PPCPs accumulate in various fish organs, with norsertraline exhibiting the highest bioaccumulation factor (up to about 3000) in the liver of rudd (Scardinius erythrophthalmus), which is an invasive species to the Great Lakes. The antidepressants were selectively taken up by various fish species at different trophic levels, and were further metabolized once inside the organism. The highest bioaccumulation was found in the brain, followed by liver, muscle, and gonads, and can be attributed to direct exposure to WWTP effluent.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,178
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,008
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,265 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations232
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnvironmental Science & TechnologyMême sujetPharmaceutical and Antibiotic Environmental ImpactsTravaux en français237 207