Influence of temperature on silver accumulation and depuration in rainbow trout
Notice bibliographique
Résumé
To assess the influence of water temperature on silver uptake, rainbow trout Oncorhynchus mykiss(c. 50 g; held at 13° C) were exposed to 0·1 μM AgNO3 in ion‐poor water for 1 week at 4 and 16° C without previous temperature acclimation. To assess the influence of temperature on elimination of previously accumulated Ag, rainbow trout were exposed to 0·1 μM AgNO3 in ion‐poor water for 1 week at 12° C, then were randomly divided amongst two Ag‐free water containers, differing only in temperature (3 and 16° C), for 2 months. In the uptake study greater accumulation of Ag was seen in the gills, plasma and especially the livers and bile of ‘warm’ rainbow trout (16° C) compared to ‘cold’ rainbow trout (4° C), which can be explained by the higher metabolic rates of the warmer fish. In the depuration study there was no net elimination of Ag from the livers and bile but there was biphasic elimination of Ag from the gills and plasma of ‘warm’ and ‘cold’ fish, but with few differences between them. This indicated that temperature‐dependent processes were less important in Ag elimination than in Ag uptake. Toxicokinetic modelling of Ag uptake by livers indicated four‐fold greater uptake of Ag by ‘warm’ rainbow trout compared to ‘cold’ rainbow trout (one compartment uptake model). Elimination of previously accumulated Ag from the plasma was best fitted by a two compartment rate‐constant based model, with approximately half the plasma Ag load eliminated within 24 h, followed by slower elimination of Ag over 2 months.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».