MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4404500143 · doi:10.1016/j.aquatox.2024.107169

Derivation of toxicity parameters from field data: Analysis of lake zooplankton species responses to metals and acidity

2024· article· en· W4404500143 sur OpenAlexafffundabout
Edward Tipping, Wendel Keller, Bradley A. Edwards, Stephen Lofts

Notice bibliographique

RevueAquatic Toxicology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Toxicology and Ecotoxicology
Établissements canadiensMinistry of the Environment, Conservation and ParksLaurentian University
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UKYork UniversityUniversity of York
Mots-clésZooplanktonToxicityEnvironmental chemistryCladoceraEnvironmental scienceField (mathematics)EcologyChemistryBiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Long-term response to toxic metals and acidity varies among lake zooplankton species. • Data analysis with WHAM- F TOX allowed derivation of species-specific parameter β . • β values for lake zooplankton species fall within the range of β from laboratory data. The WHAM- F TOX β model describes the toxic effects of mixtures of protons and metal cations towards biological species, using a set of intrinsic parameters for the cations ( α H , α M *) and a sensitivity parameter ( β ) for each species. We applied the model to extensive water chemistry and zooplankton species occurrence data for four lakes contaminated with acidity and metals (Al, Ni, Cu, Zn) at Sudbury, Ontario, over the period 1973-2018, during which cation contamination declined, and zooplankton species numbers increased. Assuming that the appearance of a species resulted solely from decreases in water toxicity, and that α H and α M * values previously derived from laboratory toxicity test data could be applied in the field, we used the field data to estimate values of β for individual lake zooplankton species. Results for lake-species pairs with 20 or more species occurrences (from six samplings per year) were analysed. In most cases, the number of occurrences increased over time from zero to five or six per year, then remained at the high level. For a minority of pairs, occurrences per year increased initially, but subsequently declined, and so data only from the initial period were used to estimate β . The β values derived for the lake zooplankton are reasonably consistent with values derived from laboratory data for a range of other species. The findings support the application of WHAM- F TOX β to describe toxic effects of mixtures of cations in the field, and the toxicity model might be combined with ecological theory to interpret natural population responses.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,132

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAquatic ToxicologyMême sujetEnvironmental Toxicology and EcotoxicologyTravaux en français237 207