Earthworms as bioindicators of mercury pollution from mining and other industrial activities
Notice bibliographique
Résumé
Mercury (Hg) can be released into the environment by various natural and industrial processes. Given the potential for environmental discharges from a number of sources and the severity of hazards associated with this highly toxic metal, potential mercury transformations must be well understood to effectively predict and prevent harmful human and environmental health effects. Bioindicators play an important role in identifying the factors controlling Hg toxicity and bioavailability and can ultimately be used to evaluate hazardous situations. A methodology using the earthworm Eisenia foetida has been developed to assess Hg bioavailability in mine tailings and aqueous solutions. Results indicate that E. foetida accumulate Hg and a positive correlation exists between Hg concentrations in worm tissues, the substrate they consume and length of exposure. To investigate the effect of natural organic acids on Hg bioavailability, metallic Hg (Hg 0 ) was dissolved in tannic acid and ‘fed’ to the worms in a substrate of paper and silica sand. Total Hg and methylmercury (MeHg) were analysed to determine whether methylation of Hg was occurring in the substrate, directly within worm intestines, or in the tannic acid–Hg solution. The MeHg:total Hg ratio was up to 160 times higher in worm tissues than both the tannic acid–Hg solution and the substrate. This result is particularly significant in organic-rich systems, where naturally occurring organic acids may be facilitating methylation within organisms digestive tracts.
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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 | 0,000 |
| 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 ».