Metal Bioavailability Models: Current Status, Lessons Learned, Considerations for Regulatory Use, and the Path Forward
Notice bibliographique
Résumé
Since the early 2000s, biotic ligand models and related constructs have been a dominant paradigm for risk assessment of aqueous metals in the environment. We critically review 1) the evidence for the mechanistic approach underlying metal bioavailability models; 2) considerations for the use and refinement of bioavailability-based toxicity models; 3) considerations for the incorporation of metal bioavailability models into environmental quality standards; and 4) some consensus recommendations for developing or applying metal bioavailability models. We note that models developed to date have been particularly challenged to accurately incorporate pH effects because they are unique with multiple possible mechanisms. As such, we doubt it is ever appropriate to lump algae/plant and animal bioavailability models; however, it is often reasonable to lump bioavailability models for animals, although aquatic insects may be an exception. Other recommendations include that data generated for model development should consider equilibrium conditions in exposure designs, including food items in combined waterborne-dietary matched chronic exposures. Some potentially important toxicity-modifying factors are currently not represented in bioavailability models and have received insufficient attention in toxicity testing. Temperature is probably of foremost importance; phosphate is likely important in plant and algae models. Acclimation may result in predictions that err on the side of protection. Striking a balance between comprehensive, mechanistically sound models and simplified approaches is a challenge. If empirical bioavailability tools such as multiple-linear regression models and look-up tables are employed in criteria, they should always be informed qualitatively and quantitatively by mechanistic models. If bioavailability models are to be used in environmental regulation, ongoing support and availability for use of the models in the public domain are essential. Environ Toxicol Chem 2019;39:60-84. © 2019 SETAC.
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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 | 0,047 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,005 |
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 ».