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Enregistrement W4313649364 · doi:10.1002/etc.5557

Triclosan and Methyl Triclosan in Prey Fish in a Wastewater-Influenced Estuary

2023· article· en· W4313649364 sur OpenAlexaff
Diana Lin, Coreen Hamilton, James A. Hobbs, Ezra Miller, Rebecca Sutton

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Toxicology and Chemistry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensAXYS Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTriclosanEnvironmental chemistryEstuaryChemistryEcotoxicologyWastewaterToxicityBayEnvironmental scienceEcologyEnvironmental engineeringBiologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While the antimicrobial ingredient triclosan has been widely monitored in the environment, much less is known about the occurrence and toxicity of its major transformation product, methyl triclosan. An improved method was developed and validated to effectively extract and quantify both contaminants in fish tissue and used to characterize concentrations in small prey fish in areas of San Francisco Bay where exposure to triclosan via municipal wastewater discharges was expected to be highest. Concentrations of triclosan (0.44-57 ng/g wet wt, median 1.9 ng/g wet wt) and methyl triclosan (1.1-200 ng/g wet wt, median 36 ng/g wet wt) in fish tissue decreased linearly with concentrations of nitrate in site water, used as indicators of wastewater influence. The total concentrations of triclosan and methyl triclosan measured in prey fish were below available toxicity thresholds for triclosan, but there are few ecotoxicological studies to evaluate impacts of methyl triclosan. Methyl triclosan represented up to 96% of the total concentrations observed. These results emphasize the importance of monitoring contaminant transformation products, which can be present at higher levels than the parent compound. Environ Toxicol Chem 2023;42:620-627. © 2023 SETAC.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,243 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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