Development of a multiple linear regression model for chronic nickel toxicity to <i>Ceriodaphnia dubia:</i> performance of bicarbonate vs. pH as toxicity modifying factors
Notice bibliographique
Résumé
Multiple linear regression models were developed to predict chronic nickel (Ni) toxicity to Ceriodaphnia dubia under an expanded range of conditions relative to published datasets. Test conditions were expanded to study Ni toxicity under very high hardness (up to 1,020 mg/L as CaCO3) and bicarbonate (up to 366 mg/L HCO3) by conducting tests in synthetic waters and mine-influenced site waters. Toxicity modifying factors (TMFs) identified by the models were hardness, dissolved organic carbon, and either pH or bicarbonate. Because high pH and high bicarbonate co-occur in some mine-influenced waters and their relative importance as TMFs for Ni is unclear, we compared the performance of models with each candidate TMF. The model with bicarbonate performed better than the model with pH and showed closer alignment between site-specific and published datasets, supporting bicarbonate as a TMF in both datasets. The model with bicarbonate performed well across the expanded range of conditions and is expected to be more robust than previous Ni models under the high hardness and bicarbonate conditions studied. Comparison of TMF effects on Ni toxicity to other invertebrates indicated stronger support for a bicarbonate TMF effect than pH for some species, including C. dubia. Further support came from site-specific testing that indicated bicarbonate is not toxic to C. dubia at the concentrations in our dataset. These findings suggest bicarbonate may play an important role in modifying chronic Ni toxicity to C. dubia in alkaline waters. More work is needed to understand the mechanism for bicarbonate and pH TMF effects and why TMF effects are species-specific to reduce uncertainties associated with collinearity in model datasets and in applying models across species.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».