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Enregistrement W2013229576 · doi:10.1071/en05048

A Comparison of Copper Speciation Measurements with the Toxic Responses of Three Sensitive Freshwater Organisms

2005· article· en· W2013229576 sur OpenAlex
Simon C. Apte, Graeme E. Batley, Karl C. Bowles, Paul L. Brown, N. Creighton, Leigh T. Hales, Ross V. Hyne, Moreno Julli, Scott J. Markich, Fleur Pablo, Nicola J. Rogers, Jennifer L. Stauber, Karyn L. Wilde

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Chemistry · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Toxicology and Ecotoxicology
Établissements canadiensDepartment of Environment and Conservation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental chemistryDissolved organic carbonCopperDiffusive gradients in thin filmsChemistryCopper toxicityBiotic Ligand ModelGenetic algorithmAnodic stripping voltammetryToxicityEcologyMetalBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Environmental Context. A rapid Chelex resin method is shown to be a valuable speciation screening tool for use in a tiered risk assessment of copper toxicity in fresh waters. It is a more conservative measure than toxicity testing with sensitive biota, but a better indicator of toxicity than a dissolved copper measurement. Abstract. Twelve natural fresh waters with similar pH and hardness, but varying dissolved organic carbon (DOC) and copper concentrations, were assessed for (a) toxicity to an alga (Chlorella sp. 12), a cladoceran (Ceriodaphnia cf. dubia) and a bacterium (Erwinnia sp.), and (b) copper speciation using a rapid Chelex extraction method, diffusive gradients in thin films (DGT) and anodic stripping voltammetry (ASV). In synthetic fresh water with no added DOC, at pH 7.0 and low hardness, the toxic responses (EC/IC50) of all three organisms to copper were similar. However, in the toxicity of copper added to natural water samples exhibited a negative linear relationship to DOC (r2 = 0.82–0.83), with respective slopes for algae, cladocerans and bacteria decreasing in the ratio 7.4 : 3.5 : 1. The marked difference in responses in the presence of natural dissolved organic matter indicated that not all of the organisms conformed to the free ion activity model (FIAM). This was confirmed by copper ion selective electrode measurement of copper ion activity. Copper toxicity to algae in the presence of DOC was overestimated by free ion activity possibly due to surface binding of DOC. Copper toxicity to the bacteria was greater than predicted and was shown to be a result of bioavailability of some copper complexes formed with organic matter. Cladocerans appear to more closely follow FIAM predictions. These findings have important implications for attempts to extend predictive models of metal toxicity beyond fish to more sensitive freshwater species. The measured labile copper concentrations of copper-spiked natural waters varied from 0 to 70% of total copper concentrations. There was no clear relationship between the three measurement techniques. Good correlations were obtained between both algal and bacterial growth inhibitions measured on copper-spiked natural waters and the corresponding Chelex-labile copper concentrations. A single natural water sample was manipulated to different pH and hardness values, spiked with copper, and tested using the above three organisms with the Chelex method. Toxicity test results generally agreed with studies performed in synthetic fresh waters, showing that the relationships between toxicity, pH and hardness were organism-specific. Chelex-labile copper was always over-predictive of toxicity but significantly better (P = 0.05) than dissolved copper concentrations, as it only detects the fraction of total copper that is reactive over biologically-relevant timescales. Colloidally-bound copper and copper associated with strong ligands are not detected. The Chelex method is therefore useful as a measure where speciation is accepted in water quality regulations.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,217 · 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