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Enregistrement W2070651209 · doi:10.1139/f02-095

Effects of environmental metal contamination on the condition, swimming performance, and tissue metabolic capacities of wild yellow perch (<i>Perca flavescens</i>)

2002· article· en· W2070651209 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
James W. Rajotte, Patrice Couture

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Natural Resources
Mots-clésPerchBioenergeticsAnaerobic exerciseCadmiumLactate dehydrogenaseBiologyPercidaeCitrate synthaseDehydrogenaseMetabolismEnzymeEnvironmental chemistryChemistryBiochemistryFish <Actinopterygii>FisheryMitochondrionPhysiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, the general condition, swimming capacities, and tissue metabolic capacities and metal concentrations in wild yellow perch (Perca flavescens) were examined from a range of metal-contaminated lakes near Sudbury, Ontario. Fish exposed to elevated environmental cadmium and copper concentrations showed higher liver concentrations of these metals and lower condition indices. Because growth rate appeared lower in the most metal-contaminated fish, the high tissue activities of nucleoside diphosphate kinase, an indicator of biosynthesis, in these fish indicated an increased rate of protein turnover and suggested a bioenergetic cost of metal exposure. Yellow perch from the most metal-contaminated lakes exhibited lower aerobic capacities, as indicated by citrate synthase and β-hydroxyacyl coenzyme A dehydrogenase activities, two mitochondrial enzymes involved in aerobic adenosine triphosphate production, and by critical swimming speed. There was no evidence from our data that environmental metal exposure affected anaerobic capacities of tissues as measured by lactate dehydrogenase activities or anaerobic fast-start swimming performance. Overall, these data show that metal exposure leads to measurable effects on metabolic capacities in wild yellow perch.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,734
Score d'incertitude au seuil0,839

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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,166 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations118
Publié2002
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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