Application of the Target Lipid Model and Passive Samplers to Characterize the Toxicity of Bioavailable Organics in Oil Sands Process-Affected Water
Notice bibliographique
Résumé
Oil sand operations in Alberta, Canada will eventually include returning treated process-affected waters to the environment. Organic constituents in oil sand process-affected water (OSPW) represent complex mixtures of nonionic and ionic (e.g., naphthenic acids) compounds, and compositions can vary spatially and temporally, which has impeded development of water quality benchmarks. To address this challenge, it was hypothesized that solid phase microextraction fibers coated with polydimethylsiloxane (PDMS) could be used as a biomimetic extraction (BE) to measure bioavailable organics in OSPW. Organic constituents of OSPW were assumed to contribute additively to toxicity, and partitioning to PDMS was assumed to be predictive of accumulation in target lipids, which were the presumed site of action. This method was tested using toxicity data for individual model compounds, defined mixtures, and organic mixtures extracted from OSPW. Toxicity was correlated with BE data, which supports the use of this method in hazard assessments of acute lethality to aquatic organisms. A species sensitivity distribution (SSD), based on target lipid model and BE values, was similar to SSDs based on residues in tissues for both nonionic and ionic organics. BE was shown to be an analytical tool that accounts for bioaccumulation of organic compound mixtures from which toxicity can be predicted, with the potential to aid in the development of water quality guidelines.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».