Ecological Impacts of Organic Chemicals on Freshwater Ecosystems
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
The ecological impacts of organic pollutants on freshwater ecosystems have attracted immense scientific, regulatory, and public attention over the past fifty years. In part, this reflects the significant role that freshwater ecosystems play as a repository for anthropogenic chemicals relative to other systems. Some of the most severe ecological impacts have been documented in freshwater ecosystems from persistent organic pollutants (POPs) such as polychlorinated biphenyls, polychlorinated dioxins and furans, and polycyclic aromatic hydrocarbons. Such chemicals can reside for long periods in freshwater sediments, which can then constitute a continual source to the environment even when direct inputs have ceased. Exposure of freshwater biota at lower trophic levels to persistent chemicals can result in transfer to, and ecological impacts at, higher trophic levels through bioaccumulation and biomagnification. In contrast to historically significant organic pollutants, the pervasive nature of new pollutant classes (e.g. pharmaceuticals, polybrominated diphenyl ethers, and perfluorinated surfactants) in global freshwater ecosystems is beginning to be recognized but the full spectrum of their ecological impacts is poorly understood. In this chapter we review documented and potential ecological impacts of organic chemicals in freshwater ecosystems. We focus predominantly on effects at the population, community, and ecosystem levels but, to the extent that our understanding of impacts at these higher levels is predominantly extrapolated from information derived at lower levels, we also include information at the organism and sub-organism level. In addressing each chemical class, impacts on microbial, plant, invertebrate, fish, and fish-eating bird populations are considered where data exists.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,060 | 0,002 |
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