Selective\nUptake and Bioaccumulation of Antidepressants in Fish from Effluent-Impacted\nNiagara River
Notice bibliographique
Résumé
The\ncontinuous release of pharmaceuticals and personal care products (PPCPs)\ninto freshwater systems impacts the health of aquatic organisms. This\nstudy evaluates the concentrations and bioaccumulation of PPCPs and\nthe selective uptake of antidepressants in fish from the Niagara River,\nwhich connects two of the North American Great lakes (Erie and Ontario).\nThe Niagara River receives PPCPs from different wastewater treatment\nplants (WWTPs) situated along the river and Lake Erie. Of the 22 targeted\nPPCPs, 11 were found at part-per-billion levels in WWTP effluents\nand at part-per-trillion levels in river water samples. The major\npollutants observed were the antidepressants (citalopram, paroxetine,\nsertraline, venlafaxine, and bupropion, and their metabolites norfluoxetine\nand norsertraline) and the antihistamine diphenhydramine. These PPCPs\naccumulate in various fish organs, with norsertraline exhibiting the\nhighest bioaccumulation factor (up to about 3000) in the liver of\nrudd (<i>Scardinius erythrophthalmus</i>), which is an invasive\nspecies to the Great Lakes. The antidepressants were selectively taken\nup by various fish species at different trophic levels, and were further\nmetabolized once inside the organism. The highest bioaccumulation\nwas found in the brain, followed by liver, muscle, and gonads, and\ncan be attributed to direct exposure to WWTP effluent.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».