EFfects of Diesel and Interactions with Copper and Other Metals in an Estuarine Sediment Microbial Community
Notice bibliographique
Résumé
Estuarine sediment microcosms were treated with combinations of diesel, copper (at two levels), and a mixture of heavy metals (mercury, cadmium, lead, and chromium; at two levels) mimicking the contaminant loadings found in harbor sediments. The effects on the microbial community were monitored by polar lipid fatty acid analysis. Diesel addition increased microbial biomass, caused shifts in some fatty acid structural groups, and decreased starvation biomarkers. Incorporation of diesel hydrocarbons into lipids was expressed as an increase in the proportion of odd-carbon-number fatty acids. No treatment with the metals mixture (mercury, cadmium, lead, and chromium) alone significantly changed any parameter derived from the polar lipid fatty acids, but the increase in microbial biomass from diesel addition was higher with the metals mixture, possibly because of indirect effects caused by reductions in grazing resulting from metal-induced toxicity to bacteriovorous nematodes. Copper also modified the effects of diesel addition, preventing biomass increase but not diesel degradation, suggesting that some of the energy gained from diesel oxidation was expended combating copper toxicity. In the present study, observations indicate that metals in general, and copper in particular, can modify the response of sedimentary microorganisms to petroleum-hydrocarbon contaminants.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».