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Enregistrement W4402313492 · doi:10.1016/j.scitotenv.2024.176081

Application of a new approach method to assess the hazard of complex legacy contaminated groundwater mixtures on fathead minnows in outdoor mesocosms

2024· article· en· W4402313492 sur OpenAlexafffund
Laura Gasque-Belz, Kailey Carrière, Braedon W. Humeniuk, Bradley Park, Carly Colville, Steven D. Siciliano, Natacha Hogan, Lynn P. Weber, Patrick Campbell, Rachel Peters, Markus Hecker, Mark L. Hanson

Notice bibliographique

RevueThe Science of The Total Environment · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensFederated Co-operatives (Canada)Nordion (Canada)University of SaskatchewanUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMesocosmEnvironmental scienceHazardContaminationGroundwaterHazard analysisEnvironmental hazardGroundwater contaminationWater resource managementEnvironmental engineeringEnvironmental chemistryGeologyEngineeringEcologyAquiferGeotechnical engineeringReliability engineeringEcosystemChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Assessing the environmental risks of contaminated groundwater presents significant challenges due to its often-complex chemical composition and to dynamic processes affecting exposure of organisms in receiving surface waters. The objective of this study was to characterize the effects of groundwater collected from a legacy contaminated industrial site, in fish under environmentally relevant conditions. A 21-day fish short-term reproduction assay was conducted in outdoor wetland mesocosms by exposing adult fathead minnows ( Pimephales promelas ) to graded concentrations of groundwater (1 %, 3 %, and 6 %). Offspring were held in mesocosms up to four days post-hatch to apply a new approach method (NAM), the EcoToxChip™, to explore whether traditional apical endpoints could be predicted using an alternative mechanistic approach. None of the groundwater concentrations used in this study were lethal to fish. There was greater cumulative number of eggs produced at the highest concentration of exposure. However, no abnormal histological appearance was observed in the liver and gonads of fish and no significant effect was observed in the relative expression of genes, tubercle counts, and erythrocyte micronuclei counts compared to the negative control. Food availability in the mesocosms was also assessed and the abundance of zooplankton increased in all groundwater-treated mesocosms. Fathead minnow findings are in contrast to those obtained from previous controlled laboratory studies that revealed significant genotoxicity, hepatotoxicity, and reprotoxicity of the same mixtures. Several factors could explain these observations, including the aging of groundwater in mesocosms before fish addition resulting in photo- and biodegradation and binding to sediments of toxic components. Our static exposure scenario likely underestimated realistic exposure scenarios where groundwater inflow to surface water is generally semi-continuous. Nevertheless, focused transcriptome analysis using EcoToxChips also observed greater toxicity during previous laboratory tests compared to mesocosm scenarios, and thus, our results support the use of this NAM in the ecological risk assessment of contaminated groundwater. Outcomes from laboratory exposure overestimated the range and magnitude of those obtained after mesocosm exposure. Molecular outcomes were reflective of apical outcomes under both laboratory and mesocosm scenarios. • Groundwater mixtures in mesocosms did not induce repro-, hepato- or genotoxicity in fish. • Groundwater mixtures did not induce transcriptomic effects in fish. • Laboratory outcomes overestimated the more environmentally realistic scenario. • Molecular outcomes were reflective of apical effects. • Laboratory ‘omics analyses can inform ecological risk assessment.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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