Derivation of toxicity parameters from field data: Analysis of lake zooplankton species responses to metals and acidity
Notice bibliographique
Résumé
• 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.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».