The derivation of water quality criteria for nonylphenol considering its endocrine disrupting features
Notice bibliographique
Résumé
Nonylphenol (NP) is an endocrine disruptor and causes feminization in various organisms. This study aims to determine the water quality criteria for NP in China based on species sensitivity distribution (SSD) models considering both reproductive and traditional toxicity effects. A total of 17 chronic values with reproductive endpoints and 14 chronic values with traditional endpoints tested with aquatic species resident in China were found in published literature, among which six values were from marine species. As chronic toxicity data for marine species were limited, the acute-to-chronic toxicity ratio methodology was employed to extrapolate from acute-to-chronic toxicity values. The SSD models were then built with a whole set of chronic toxicity values for NP. Based on model simulation, the chronic water quality criterion in fresh water was calculated as 1.37 μg/L and 4.29 μg/L for reproductive endpoints and traditional endpoints, respectively. The criterion in seawater was derived as 1.68 μg/L for traditional endpoints. Although these criteria were derived by a third-party organization not affiliated with the Chinese authority for criteria development, they were obtained from a scientific point of view and can be used to evaluate water quality and ecological risks of nonylphenol in various water bodies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».