Comparison of tropical and temperate freshwater animal species' acute sensitivities to chemicals: Implications for deriving safe extrapolation factors
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
Abstract Toxicity data for tropical species are often lacking for ecological risk assessment. Consequently, tropical and subtropical countries use water quality criteria (WQC) derived from temperate species (e.g., United States, Canada, or Europe) to assess ecological risks in their aquatic systems, leaving an unknown margin of uncertainty. To address this issue, we use species sensitivity distributions of freshwater animal species to determine whether temperate datasets are adequately protective of tropical species assemblages for 18 chemical substances. The results indicate that the relative sensitivities of tropical and temperate species are noticeably different for some of these chemicals. For most metals, temperate species tend to be more sensitive than their tropical counterparts. However, for un-ionized ammonia, phenol, and some pesticides (e.g., chlorpyrifos), tropical species are probably more sensitive. On the basis of the results from objective comparisons of the ratio between temperate and tropical hazardous concentration values for 10% of species, or the 90% protection level, we recommend that an extrapolation factor of 10 should be applied when such surrogate temperate WQCs are used for tropical or subtropical regions and a priori knowledge on the sensitivity of tropical species is very limited or not available.
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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 | 0,000 | 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 découle