Palaeotoxicity: reconstructing the risk of multiple sedimentary pollutants to freshwater organisms
Notice bibliographique
Résumé
'Real-world' contaminant exposure of sediment-dwelling biota is typically long-term, low-level and to multiple pollutants. However, sediment quality guidelines, designed to protect these organisms, relate only to single contaminants. This study uses radiometrically dated sediment cores from 7 English lakes with varying contamination histories to reconstruct temporal changes in likely risk to biota (herein termed 'palaeotoxicity'). The Probable Effects Concentration Quotient (PEC-Q) approach was used to combine sediment concentrations from multiple contaminants (trace metals; PCBs; PBDEs) to determine risk allocated to metals and persistent organic pollutants (POPs) separately as well as combined (PEC-Q Mean-All). Urban-influenced lakes were considerably more contaminated, exceeding PEC-Q thresholds of 0.5 and 2.0 over long durations (some since the nineteenth century). This has been mainly due to metals (principally lead) and by factors of up to 10 for individual metals and by > 2 for PEC-Q Mean-Metals. In 6 out of 7 lakes, considerable reductions in risk associated with trace metals are observed since emissions reductions in the 1970s. However, at all lakes, PEC-Q Mean-POPs has increased sharply since the 1950s and at 5 out of 7 lakes now exceeds PEC-Q Mean-Metals. These organic pollutants are therefore now the dominant driver behind elevated contaminant risk to sediment-dwelling biota and recent temporal trends in PEC-Q Mean-All remain above threshold values as a result. Finally, PEC-Q Mean-All values were compared to standard biological toxicity tests for surface sediments at each site. While chironomid growth and daphniid reproduction were significantly reduced compared to controls at 5 out of 7, and all lakes, respectively, the scale of these reductions showed only limited quantitative agreement with predicted risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 tête enseignante, 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 ».