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Enregistrement W1524443083 · doi:10.7202/705539ar

Toxicité de l'ion fluorure envers les organismes d'eau douce et effets de la dureté - revue et nouvelle analyse de données existantes

2005· article· fr· W1524443083 sur OpenAlexaff
André Giguère, Peter G. C. Campbell

Notice bibliographique

RevueRevue des sciences de l eau · 2005
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFluoride Effects and Removal
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueInstitut National d'Optique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryHumanitiesForestryArtGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les plus importantes sources anthropiques de fluorures dans les systèmes d'eau douce comprennent les eaux usées municipales, les industries productrices de fertilisants et les alumineries. Plusieurs études montrent que la toxicité des fluorures est réduite lorsque le test toxicologique est réalisé en eau dure plutôt qu'en eau douce. Trois mécanismes peuvent être invoqués pour expliquer une telle tendance : (I) influence des ions de dureté (Ca 2+ ; Mg 2+ ) sur les organismes tests (soit au niveau de la barrière biologique séparant l'organisme de son milieu, soit au niveau de leur métabolisme interne); (II) complexation entre le fluorure et les ions de dureté dans le milieu d'exposition, menant à une réduction de la concentration en fluorure libre (F-); (III) précipitation de fluorite (CaF 2 ) dans les milieux d'exposition, menant à une réduction de la concentration effective en fluorures. Pour identifier le ou les mécanisme(s) responsables de l'effet protecteur de la dureté, nous avons réalisé une revue de la littérature existante sur les poissons, les invertébrés et les insectes aquatiques d'eau douce. Parmi ces études, les plus complètes ont été sélectionnées et la spéciation des fluorures modélisée pour chaque cas. Les modélisations réalisées indiquent que la spéciation physique du fluorure (distinction entre les espèces dissoutes et particulaires) a beaucoup plus d'importance que sa spéciation chimique en solution dans les systèmes étudiés.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,361
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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