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Enregistrement W2066457817 · doi:10.1086/430036

Humic Substances Influence Sodium Metabolism in the Freshwater Crustacean<i>Daphnia magna</i>

2005· article· en· W2066457817 sur OpenAlexaff
Chris N. Glover, Eric F. Pane, Chris M. Wood

Notice bibliographique

RevuePhysiological and Biochemical Zoology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Toxicology and Ecotoxicology
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDaphnia magnaSodiumHumic acidBiotaEnvironmental chemistryChemistryMetabolismToxicityDaphniaBiologyCrustaceanBiochemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Humic substances are ubiquitous components of natural waters with important roles in alleviating metal toxicity to aquatic organisms. Recent literature reports suggest that humic substances may also exert direct influences on biota. This study investigated the influence of two commercially available humic substances on sodium metabolism in Daphnia magna, a hyperregulating freshwater crustacean. Environmentally realistic levels of Suwannee River natural organic matter (SRN) and Aldrich humic acid (AHA) significantly enhanced sodium transport. This effect was described as an uncompetitive stimulation of sodium influx, as characterised by an increased maximal sodium transport rate (Jmax), accompanied by a decreased uptake affinity (increased Km). SRN exposure also significantly promoted the unidirectional loss of sodium from the daphnids to the water, an effect not observed in the presence of AHA. A 24‐h preexposure to AHA before influx measurement had no effect on AHA‐induced stimulation of sodium influx. Conversely, 24‐h preexposure to SRN resulted in influx values that returned to control (humic‐free) levels. Whole‐body sodium levels reduced by SRN exposure were also restored to control levels following 24‐h SRN preexposure. The significance and potential mechanisms of these actions are discussed, and the toxicological implications of these findings are assessed.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,867
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,207 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations72
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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