Assessing Exposure of Small-Bodied Fish to Polycyclic Aromatic Compounds from Crude Oil Spills using Biliary Metabolites
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge gaps pertaining to the remediation of freshwater lakes impacted by oil spills have persisted despite recent record highs for oil production and transportation across vulnerable regions in North America.The Freshwater Oil Spill Remediation Study (FOReSt), conducted at the IISD-Experimental Lakes Area in Canada, is focusing on the efficacy of minimally invasive methods for remediating oil spills in freshwater boreal lakes.In this study, the impacts and remediation of diluted bitumen (dilbit) and conventional heavy crude oil (CHV) spills were investigated.Two common species of small-bodied fish, fathead minnows (Pimephales promelas) and finescale dace (Chrosomus neogaeus), were used to assess exposure to oil constituents in enclosed shoreline ecosystems impacted by model oil spills.Exposure to polycyclic aromatic compounds (PACs), the most toxicologically relevant compounds in oil, were assessed in fish by measuring metabolite concentrations in bile.Finescale dace and fathead minnows from oil treated enclosures each had biliary pyrene metabolite concentrations that were positively correlated with pyrene concentrations in the water of the enclosures.Three months after the initial spills, fish in the enclosure receiving dilbit had significantly more biliary PAC metabolites than fish in reference enclosures that did not receive oil.PAC exposure in experimental fish was not always related to aqueous PAC concentrations, which may have implications for future remediation efforts and assessments of future freshwater oil spills using bile metabolites.
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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 | 0,000 | 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 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 ».