Predicting the toxicity of physically and chemically dispersed oil: a modelling case study with American lobster larvae (<i>Homarus americanus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Determining the impact of an oil spill on aquatic ecosystems is a challenge. Because of the chemical complexity of crude oil, risk assessments rely on quantitative structure associated relationships to group chemical classes of compounds based on similar modes of toxicity. Quantitative structure associated relationships like the target lipid model can be used to determine species sensitivity by determining the critical target lipid body burden (CTLBB) and can be used to calculate the toxic units (TU) of a mixture. In this study we used the CTLBB generated from single polycyclic aromatic compound toxicity data and the analytical chemistry of whole oil to predicted and validate toxicity of both water-accommodated fraction (WAF) of crude oil and chemically dispersed WAF (CEWAF) to American lobster (Homarus americanus) larvae. A two-step procedure for modelling whole oil partitioning was utilized to compute the dissolved components in each of the WAF and CEWAF dilutions. Then, a species and life stage specific CTLBB derived for lobster larvae was applied in PetroTox to compute the TUs of exposure solution. The approach used in this study was able to effectively predict the effects observed in the exposures and can be integrated into oil spill fate and effects models to improve the oil spill assessment and response.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».