Toxicity identification evaluation techniques isolate zinc and 6PPD-Q as causes of acute lethality to rainbow trout in road runoff
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The buildup of pollutants on impervious surfaces, and their subsequent flush into the environment within stormwater, could worsen with expected increases in prolonged dry periods and extreme rain events due to climate change. As such, the monitoring and treatment of urban stormwaters is becoming a high priority. Of particular interest is road runoff in urban areas, which has been found to be acutely lethal to salmonids and frequently contains elevated concentrations of metals and organic contaminants. In this study, samples of road runoff were collected in the Metro Vancouver area of British Columbia, Canada, and assessed for acute lethality to rainbow trout (Oncorhynchus mykiss). Three of the four stormwaters tested exhibited 100% mortality in the 96-hr test. Stormwater toxicity was demonstrated to be reduced by treatment in a rain garden. Phase I Toxicity Identification Evaluation (TIE) techniques initially identified a metal as the cause of toxicity in one stormwater, which was determined to be zinc after Phase II/III TIE testing. The second stormwater sample revealed an organic constituent to be responsible for toxicity, and subsequent TIE testing implicated N‐(1,3‐dimethylbutyl)‐N′‐phenyl‐p‐phenylenediamine‐quinone (6PPD-Q). The potential contribution of 6PPD-Q to toxicity was assessed by performing TIE techniques on a standard solution of 6PPD-Q in parallel with the stormwater. Chemical analysis of 6PPD-Q using Condensed-Phase Membrane Introduction Mass Spectrometry was used to support toxicity assessments. This is the first study to use the TIE approach to provide a toxicity profile for 6PPD-Q.
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.
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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle