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Enregistrement W3110934277 · doi:10.1002/etc.4963

Are Vertebrates Still Needed in Routine Whole Effluent Toxicity Testing for Oil and Gas Discharges?

2020· article· en· W3110934277 sur OpenAlexaboutno aff
Sarah Hughes, Erin M. Maloney, Adriana C. Bejarano

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Toxicology and Chemistry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Toxicology and Ecotoxicology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEffluentEnvironmental scienceInvertebrateFish <Actinopterygii>FisheryToxicologyEnvironmental chemistryBiologyEnvironmental engineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Routine whole effluent toxicity (WET) testing is commonly used to monitor effluent discharges for regulatory compliance in North America. However, the use of fish in WET testing raises ethical concerns and therefore an important question to be explored is whether invertebrates can be used to reduce and/or replace the need for vertebrate testing. The present study evaluated WET data collected for regulatory compliance between 2003 and 2019 (n = 2581 endpoints) from 20 different stationary onshore and offshore oil and gas facilities located across Canada and the United States. Our objective was to assess the relative sensitivity between vertebrates (i.e., fish) and invertebrates in paired samples and to evaluate trends in WET compliance. Despite the variability in testing endpoints, invertebrates displayed equal to or greater sensitivity to tested effluents than fish. For example, based on no-observed-effect concentrations for survival and growth, Americamysis bahia was found to be protective of Menidia beryllina in 90% of endpoint comparisons (n = 336). The results also indicated that regulatory compliance was high (94–100%), with most WET tests passing the established criteria by large margins (79–251%). The results of this comprehensive analysis of historical WET data can be used to improve future permit testing requirements and help answer the question of whether fish tests are needed for routine WET testing. Environ Toxicol Chem 2021;40:1255–1265. © 2020 Shell Oil Company. Environmental Toxicology and Chemistry published by Wiley Periodicals LLC on behalf of SETAC. Abstract Historical whole effluent toxicity (WET) data collected for effluent discharge permits from oil and gas facilities were compiled into a database and analyzed. The objective was to explore the relative sensitivities of vertebrate (fish) and invertebrate test organisms in WET tests and to understand performance of oil and gas effluent discharges over time against WET criteria. These data can be used to support discussions on whether there could be opportunities to optimize WET testing such as reduce routine WET testing using vertebrate organisms. M. beryllina = Menidia beryllina; A. bahia = Americamysis bahia; O. mykiss = Oncorhynchus mykiss; D. magna = Daphnia magna; P. promelas = Pimephales promelas; C. dubia = Ceriodaphnia dubia; D. pulex = Daphnia pulex.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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