Field application of a model of proton and metal mixture bioavailability and effects
Notice bibliographique
Résumé
Quantitatively predicting of the responses of freshwater ecosystems to the effects of potentially toxic metals and acidification is an ongoing challenge in ecotoxicology. The WHAM-FTOX model is based on the assumptions that toxic effects of protons and metal cations are additively related to their occupancies of binding sites on organisms, and that those binding sites can be represented by the binding sites of humic acid (HA). We applied the model to simulate the species richness (nsp) of crustacean zooplankton in acid- and metal-contaminated lakes near Sudbury, Ontario between 1973 and 2006. Historic emissions from metal smelters at Sudbury have caused contamination of surrounding lakes by acid deposition, while lakes closest to the smelters were \nalso contaminated with metals, mainly Ni and Cu, and to lesser extents Zn, Cd, and Pb. Changes in water chemistry over the study period show partial recovery as a result of emission reductions. In application, binding of protons and metals to organisms is simulated by applying the WHAM7 model for each water sample. A combined dose term, FTOX,i, is computed for each species within a conceptual assemblage, assuming a distribution of species sensitivities to metals. The probability of finding the species in a sample is then computed from a fixed relationship with FTOX,i, and nsp is computed by summing these probabilities across all species. The distribution of species sensitivities is found by assuming them to be lognormally distributed and fitting their mean and standard deviation. The model was able to describe the variability in nsp well, with an R-squared value of 0.84 (p < 0.0001). Generally, the model \nreproduces the temporal patterns of nsp in individual lakes well, although it tends to underestimate the rate at which species richness increases as water chemistry recovers. The most important toxic cations were H, Al, Ni, and Cu, with a small contribution from Zn. The predicted contributions of protons and individual metals to toxicity generally showed declines over time in the contributions of protons and Al as recovery from contamination took place. However, in some cases the contribution of Ni increased over time, despite reductions on the dissolved concentration. This illustrates the potentially complex interplay among water chemistry variables determining metal exposure.
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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 | 0,026 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».