Evidence for behavioral preference toward environmental concentrations of urban-use herbicides in a model adult fish
Notice bibliographique
Résumé
Fish live in waters of contaminant flux. In three urban, fish-bearing waterways of British Columbia, Canada, we found the active ingredients of WeedEx, KillEx, and Roundup herbicide formulations (2,4-D, dicamba, glyphosate, and mecoprop) at low to high ng/L concentrations (0.26 to 309 ng/L) in routine conditions, i.e., no rain for at least one week. Following rain, these concentrations increased by an average of eightfold, suggesting runoff as a major route of herbicide introduction in these waterways. To determine whether fish might be able to limit point-source exposures through sensory-driven behaviors, we introduced pulses of representative herbicide mixtures to individual adult zebrafish (a model species) in flow-through tanks. Fish did the opposite of limit exposure; they chose to spend more time in pulses of herbicide mixtures representative of those that may occur with rain events. This attraction response was not altered by a previous 4-d exposure to lower concentrations of the mixtures, suggesting fish will not learn from previous exposures. However, previous exposures did alter an attraction response to an amino acid prevalent in food (L-alanine). The present study demonstrates that fish living within urban waterways may elect to place themselves in herbicide-contaminated environments and that these exposures may alter their behavioral responses to cues necessary for survival.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».