Toxicant interactions with food algae: A missing link between laboratory and field effects?
Notice bibliographique
Résumé
Algae fed to invertebrate subjects of chronic toxicity testing are cultured without exposure to test substances. This approach may reduce the ability of bioassays to predict field effects because it assumes that bioconcentration is the only important uptake route, and that an interaction between toxicant and algae does not occur or is not relevant to the effect of the toxicant on test animals. The research presented in this paper focuses on the effects of a bleached kraft mill effluent (BKME) on algae used as food for test animals and the possible consequences of this exposure to bioassay results. The experiment consisted of exposing cultures of a pennate diatom, Navicula, to a range (0-7%) of BKME concentrations for 15 days. Final biomass (measured as chlorophyll a and ash free dry mass) was significantly greater in cultures exposed to 5% and 7% BKME. The carbon-to-nitrogen ratio was significantly higher in diatom cultures exposed to 7% BKME, and total lipid content ranged from 11.7% in the control to 15.8% in the 7% treatment. BKME exposure also increased bacterial content and altered the elemental composition (particularly strontium, barium, iron, and cobalt) of Navicula relative to control cultures. Because changes in food abundance and food quality (e.g., dietary lipids, carbohydrates, proteins) are known to modify toxicity and because contaminant uptake can occur through ingestion, exposing algal food supplies to toxicants would allow chronic bioassays to better simulate field conditions. This approach would be of value in situations where bioassays are intended to predict field effects rather than to compare the toxic potential of effluent samples. Although culturing food algae under exposure to contaminants poses methodological challenges, this approach may serve to enhance the predictive ability of chronic bioassays.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».