A Toxic Unit and Additive Index Approach to Understanding the Interactions of 2 Piscicides, 3-Trifluoromethyl-4-Nitrophenol and Niclosamide, in Rainbow Trout
Notice bibliographique
Résumé
The toxic unit and additive index approaches were used to understand how 2 pesticides, 3-trifluoromethyl-4-nitrophenol (TFM) and 2,5-dichloro-4-nitrosalicylanilide (niclosamide; Nic), interact in mixtures. Our first objective was to determine whether the interaction was strictly additive or greater than additive at doses comparable to those used to control invasive sea lamprey (Petromyzon marinus) in the Laurentian Great Lakes, and our second was to compare the utility of the toxic unit and additive index models for determining how TFM and Nic interacted. Typically, TFM is mixed with Nic (1-2%, w/v) to increase its potency and reduce TFM use. However, there is little information on how the 2 chemicals interact. Using a well-studied, resident nontarget fish, the rainbow trout (Oncorhynchus mykiss), we conducted toxicity tests with TFM, Nic, and TFM:Nic (100:1, w/v; TFM/1% Nic) mixtures over 12 h to determine if the interaction was strictly additive, less than additive (antagonistic), or greater than additive (synergistic). The toxic unit and additive index approaches indicated synergistic interactions at environmentally relevant concentrations, suggesting that both are valid approaches for predicting how TFM and Nic interact. The toxic unit approach was simpler to conceptualize and to calculate, and we recommend that it be used when describing how TFM and Nic, and other similar organic compounds, interact with each other in aquatic ecosystems. Environ Toxicol Chem 2021;40:1419-1430. © 2021 The Authors. Environmental Toxicology and Chemistry published by Wiley Periodicals LLC on behalf of 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».