Bioavailability Assessment of Metals in Freshwater Environments: A Historical Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Many metals (aluminum, cadmium, cobalt, copper, nickel, lead, zinc) are widely studied environmental contaminants because of their ubiquity, potential toxicity to aquatic life, and tendency for toxicity to vary widely as a function of water chemistry. The interactions between metal and water chemistry influence metal "bioavailability," an index of the rate and extent to which the metal reaches the site of toxic action. The implications of metal bioavailability for ecological risk assessment are large, with as much as a 100-fold variability across a range of water chemistries in surface waters. Beginning as early as the 1930s, considerable research effort was expended toward documenting and understanding metal bioavailability as a function of total and dissolved metal, water hardness, natural organic matter, pH, and other water characteristics. The understanding of these factors and improvements in both analytical and computational chemistry led to the development of modeling approaches intended to describe and predict the relationship between water chemistry and metal toxicity, including the free ion activity model, the gill surface interaction model, the biotic ligand model, and additional derivatives and regression models that arose from similar knowledge. The arc of these scientific advances can also be traced through the evolution of the US Environmental Protection Agency's ambient water quality criteria over the last 50 yr, from guidance in the "Green Book" (1968) to metal-specific criteria produced in the last decade. Through time, water quality criteria in many jurisdictions have incorporated increasingly sophisticated means of addressing metal bioavailability. The present review discusses the history of scientific understanding of metal bioavailability and the development and application of models to incorporate this knowledge into regulatory practice. Environ Toxicol Chem 2019;39:48-59. © 2019 SETAC.
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Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,001 |
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 découle