Toxicological properties of a major release of untreated wastewaters into the St. Lawrence River to quagga mussels Dreissena bugensis
Notice bibliographique
Résumé
Before maintenance work could be carried out on the sewage system in the city of Montreal (Quebec, Canada), 5 billion litres of untreated wastewater had to be released directly into the St. Lawrence River over a five-day period in November 2015. The purpose of this study was to examine the toxicity of untreated wastewaters on quagga mussels. Water samples were collected at various points from the most densely populated downtown area and downstream points: 0 km, 5 km, 12 km, 16 km and 19 km. A river water sample was collected at the opposite shore as a reference site, and aquarium (dechlorinated tap) water was used for controls. Mussels were exposed for four days at 15 oC to these wastewaters, then examined for biotransformation (CYP1A1 and glutathione S-transferase activities), energy expenses (mitochondria activity and triglycerides), estrogenicity (alkali-labile phosphates) and damage (lipid peroxidation and DNA strand breaks). The data revealed that exposure to the released wastewaters produced changes to all the above biomarkers. CYP1A1 activity, DNA damage and triglyceride levels were the most responsive biomarkers for optimal site classification as determined by discriminant function analysis. CYP1A1 activity, lipid peroxidation and alkali-labile phosphate levels were significantly correlated with distance from downtown, suggesting that population density influenced more directly those effects. In conclusion, exposure to untreated wastewaters could lead to adverse toxic effects in quagga mussels. Mussels could be at risk from the release of untreated wastewaters events given that high-intensity precipitation could also result in the release of untreated wastewaters in these times of climate change.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».