Bioaccumulation of trace metals in biota (algae and chironomids) from Kenyan saline lakes (Bogoria and Nakuru): evaluation and verification of two compartment toxicokinetic models
Notice bibliographique
Résumé
This study was carried out to assess the suitability of various aquatic biota particularly those associated with some Kenyan Saline lakes, as biomonitors of trace metals. The study also aimed at evaluating the use of two-compartment and logistic regression models as predictive tools in assessment of environmental quality in the specific ecosystems. Experimental organisms namely, algae (Arthrospira fusiformis) and chironomids (Lepotochironomous deribae) among others, were obtained particularly from, Lakes Bogoria and Nakuru. Environmental sediment samples were also collected from the lakes, for a survey of the pertinent elemental background levels. Using the obtained organisms, exposure and depuration experiments were set up at The Nakuru Municipal/L. Nakuru National Park laboratory and at The School of Biological Sciences in the University of Nairobi, Kenya. Experimental samples were stored in a freezer at -20~'C and were later dried at 80~'C, before transportation to the Aquatic Ecology Laboratory in The University of Oldenburg, Germany, for chemical and data analysis. In the chemical analysis, aliquots of 10 mg samples were digested in 2 ml safe-lock Eppendorf reaction tubes for 3 hours at 80~'C with 100 ~kl HNO3 (65% suprapure). Cadmium, Cu and Pb elements were analysed using a Varian SpectrAA 880 Zeeman instrument and a GTA 110 graphite tube atomiser. Zinc was analysed using an air-acetylene flame (Varian SpectrAA-30, deuterium background correction) and a manual micro-injection method (100 μl sample volume). All metal concentrations in biological tissues are reported in ~kg g-1 dry weight (dw). For validation of the method, Certified Reference Materials (CRMs) namely BCR-CRM No.279 Sea Lettuce (Ulva lactuca) and Standard reference Material 1572 Citrus leaves, from the Commission of The European Communities (Community Bureau of Reference), and TORT-2 Lobster hepatopancreas and CRM 278R Mussel tissue (Mytilus Edulis) from the National Research Council of Canada were analysed using the same methods. Results obtained were in agreement with the certified values at 95% confidence level. Statistical analysis and modelling were done using SYSTAT version 10 and EXCEL programmes.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».