Predicting the Kinetics of Resupply of Organic Pollutants from Sediments Using Diffusive Gradients in Thin Film Samplers and their Bioavailability to Aquatic Invertebrates
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The present study used diffusive gradients in thin film (DGT) samplers deployed in situ at a wastewater-impacted site (Clarkboro Ferry) for 20 days to develop a predictive model between time-weighted mean concentrations of seven selected antipsychotic compounds in water and those in resident benthic invertebrates, specifically crayfish (Faxonius virilis). The model was further combined with a model of desorption of antipsychotic compounds to predict kinetics at the sediment–water interface. Antipsychotic compounds were mostly detected in adult crayfish and internal concentrations were similar among targeted compounds, except for lesser concentrations of duloxetine. The model, based on the mass balance of organic chemicals, to predict uptake by organisms exhibited good agreement with measured values (R2 = 0.53−0.88), except for venlafaxine (R2 = 0.35). At the sediment–water interface, positive fluxes were observed for antipsychotic compounds and the results from DGT-induced fluxes in sediments (DIFS) coupled with equilibrium hydroxyl-β-cyclodextrin extraction further indicated partial resupply of antipsychotic compounds from sediments to the aqueous phase, despite the labile pool being relatively limited. The results of the present study affirm that DGT techniques can be used as a predictive tool for contamination in benthic invertebrates and can simulate the ability of contaminant resupply from sediments. Environ Toxicol Chem 2023;42:1696–1708. © 2023 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».