Prevalence and potential for biological effects of several chemicals of interest in Lake Superior tributaries
Notice bibliographique
Résumé
Lake Superior is typically assumed to have excellent water quality, but its tributaries have been understudied for contaminants relative to other Great Lakes. This study monitored polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs), alkylphenols (AP) and alkylphenol ethoxylates (APEs), bisphenols, and neonicotinoid pesticides in 18 sites on 17 United States tributaries to Lake Superior in 2022. Contaminants were analyzed from 54 surface water and 17 stream bed sediment samples. PAHs were the most prevalent contaminant class. Among 17 PAHs in 17 samples (289 instances), 71 % were positive detections. Surface water samples were not analyzed for PAHs. Next, among 4 APs and APEs analyzed, 35 % of sediment sample instances and 21 % of instances in 54 water samples were positive detections. Bisphenol analogues were detected in 2 % of sediment sample instances and 4 % of water sample instances. Bisphenol A (BPA) was not quantified due to field blank contamination, but bisphenol AF (BPAF), bisphenol E (BPE), bisphenol F (BPF), and bisphenol S (BPS) were detected in environmental samples. Neonicotinoids were detected in 0.5 % of sediment sample instances and 0.4% of water samples instances. Low detection frequencies for contaminants precluded analyses with watershed land use characteristics, but four sites (Tischer Creek, Miller Creek, Carp River and Iron River) emerged as locations with relatively elevated contaminant concentrations. Comparison of concentrations with ToxCast and other water quality guidelines suggested potential for biological effects from some samples. This study provides a baseline of low contaminant prevalence in Lake Superior tributaries while identifying a few locations that may warrant further monitoring.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».