Proposal of novel Predicted No Effect Concentrations (PNEC) for metals in freshwater using Species Sensitivity Distribution for different taxonomic groups
Notice bibliographique
Résumé
Water pollution by metals and metalloids promotes toxic effects to aquatic biota especially in mining regions. Environmental legislation applied to protect aquatic life from the toxicity of metals relies on the definition of protective values (PVs) for each compound. Among methods used to define PVs, Species Sensitivity Distribution (SSD) curves enable the derivation of the Predicted No Effect concentration (PNEC). In this context, this is one of the first studies to propose the construction of acute and chronic split SSD curves built separately for three groups of freshwater organisms (algae, invertebrates and fish) to derive PNEC values for the 14 metals most commonly observed in iron ore mining tailings. Data used to construct split SSD curves were derived from the USEPA ECOTOX knowledgebase and EnviroTox databases and segregated according to the freshwater organism group and as “acute” or “chronic” toxicity. Then, split SSD curves were built using a minimum of nine species for each group to determine the hazardous concentration to 5% of species (HC 5 ) and PNEC values for each group. Once PNEC were derived, a framework was proposed to calculate the Bioavailabity Factor (BioF) used to adjust values for local bioavailability conditions considering water quality characteristics in different regions. The lowest acute PNEC were observed for algae and invertebrates and corresponded to Silver (Ag). Nearly half of calculated PNEC were below current PVs in practice in Brazil, United States (US), United Kingdom (UK), Canada and European Union (EU). Results reinforce the pertinence of: (i) splitting SSD curves to define PVs for metals; and (ii) taking bioavailability into consideration to correct PNEC for local conditions. In addition, outcomes suggest that it is critical to rethink PVs related to metals for aquatic life protection, mainly in Brazil and Minas Gerais state, a region known for extensive mining activity. Finally, PNEC values obtained in this study may be used for ecological risk assessment studies, especially in areas affected by mining and other activities that result in pollution by metals and metalloids, such as Brazil.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».