Multicompartment Examination of Micropollutant Partitioning in Replicate Artificial Streams Highlights the Limitations of Assessing Water Matrices Alone
Notice bibliographique
Résumé
While numerous assessments of micropollutant exposure primarily focus on monitoring the water column, a growing body of research indicates that differences in micropollutant partitioning in other compartments require additional consideration for risk evaluation. This study investigated the partitioning of antibiotics, antiepileptics, antibacterials, and antidepressants and their metabolites in water, sediment, macroinvertebrates (gammarids), biofilm, and fish (spoonhead sculpin and longnose dace) found or exposed in replicate naturalized streams (Calgary, Alberta, Canada). All target micropollutants were detected in the water and sediment, and >5 substances were detected in the biotic matrices at concentrations between the limit of quantitation and 244 ± 16 ng/g dw . Triclosan and triclocarban (antibacterials) were frequently detected in sediments, but very rarely in the water column. The solid–water partitioning ( K d ) and organic carbon–water partitioning coefficients ( K oc ) indicate that fluoxetine, norfluoxetine, and triclosan have a stronger affinity for sediments and/or organic matter (log K d > 2.7, log K oc > 1.5). More specifically, fluoxetine was found to be up to 10× higher in sediments, biofilm, and gammarids than other substances, whereas its concentration in the water column was very low or nondetectable. Finally, bottom-dwelling fish (spoonhead sculpin) were also found to have higher concentrations of fluoxetine and its metabolite than longnose dace.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».