The use of WHAM-FTOX, parameterized with laboratory data, to simulate zooplankton species richness in acid- and metal- contaminated lakes
Notice bibliographique
Résumé
The WHAM- F TOX model quantifies cation toxicity towards freshwater organisms, assuming an additive toxic response to the amounts of protons and metals accumulated by an organism. We combined a parameterization of the model, using data from multi-species laboratory toxicity tests, with a fitted field species sensitivity distribution, to simulate the species richness ( n sp ) of crustacean zooplankton in acid- and metal-contaminated lakes near Sudbury, Ontario over several decades, and also in reference (uncontaminated) lakes. A good description of variation in toxic response among the zooplankton species was achieved with a log-normal distribution of a new parameter, β , which characterizes an organism’s intrinsic sensitivity towards toxic cations; the greater is β , the more sensitive is the species. The use of β assumes that while species vary in their sensitivity, the relative toxicities of different metals are the same for each species (common relative sensitivity). Unbiased agreements between simulated and observed n sp were obtained with a high correlation ( r 2 = 0.81, p < 0.0001, n = 217). Variations in zooplankton species richness in the Sudbury lakes are calculated to be dominated by toxic responses to H, Al, Cu and Ni, with a small contribution from Zn, and negligible effects of Cd, Hg and Pb. According to the model, some of the Sudbury lakes were affected predominantly by acidification (H and Al), while others were most influenced by toxic heavy metals (Ni, Cu, Zn); for lakes in the latter category, the relative importance of heavy metals, compared to H and Al, has increased over time. The results suggest that, if common relative sensitivity operates, n sp can be modelled on the basis of a single set of parameters characterizing the average toxic effects of different cations, together with a species sensitivity distribution.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».