An artificial neural network model reveals water level changes alter bioavailable PCB concentrations in the Detroit River
Notice bibliographique
Résumé
Temporal trends of bioavailable PCB water concentrations from a long running mussel biomonitoring program (1998–2023) in the Detroit River, Ontario, Canada. Bioavailable sum PCB10 concentrations exhibited long term declines at two biomonitoring locations but such declines were influenced by changes in water levels and showed different responses among individual congeners. Temporal declines in PCBs were highest rising water levels, PCBs reverted to an increasing trend for all congeners at the upstream biomonitoring location. At the midstream location, only PCBs 28 + 31 and 52 changed their temporal trajectories, while other PCBs slowed their decline relative to the constant water level regime. A deep neural network (DNN) model was trained to the data. The parsimony optimized model identified sediment PCB concentrations, chemical KOW, mean annual water level and year as the most important predictors of PCB water concentrations and explained more than double the variation compared to a multiple regression model. Overall, both empirical and modeled results show that hydrological fluctuations significantly affected bioavailable PCB concentrations and their temporal trends in this system. As water levels continue to decline in the Detroit River, PCBs are expected to resume their previous decreasing trend in the coming years. • DNN modeled 1996–2023 trends in bioavailable PCB water levels. • Inputs: sediment PCBs, log Kow, mean water level, year; R 2 = 0.38–0.61. • Most congeners declined 9.2–94 %; PCB 28/31 rose 35 % at one site. • Higher 2014–2020 water levels raised PCBs; effects vary by site/congener. • Falling water levels suggest PCB declines will accelerate again soon.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».