International Water Quality Guidelines for Polycyclic Aromatic Hydrocarbons: Advances to Improve Jurisdictional Uptake of Guidelines Derived Using The Target Lipid Model
Notice bibliographique
Résumé
A large number of different of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) have been found in environmental media, yet water quality guidelines (WQGs) are only available for a small subset of PAHs, limiting our ability to adequately assess environmental risks from these compounds. The target lipid model (TLM) was published over 20 years ago and has been extensively validated in the literature, but it has still not been widely adopted by jurisdictions to derive WQGs for PAHs. The goal of our study was to better align the methods for deriving TLM-based WQGs with international derivation protocols. This included updating the TLM with rescreened data to identify datapoints by which effect concentrations were estimated rather than measured, modernizing the statistics used to generate the hazard concentration, and testing the applicability of a chronic TLM model rather than using the acute-to-chronic ratio. The results show that the acute TLM model did not deviate substantially from the previous iteration, indicating that the model has reached a point of stability after over 20 years of testing and improvements. Water quality guidelines derived directly from a chronic TLM provided a similar level of protection as previous iterations of the TLM. The major advantage of adopting TLM-derived WQGs is the expanded list of PAH WQGs, which will allow a more fulsome quantification of environmental risks and the ability to apply the model to mixtures. Environ Toxicol Chem 2024;43:686-700. © 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 | 0,074 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».