Modeling Cadmium Exchange by an Aquatic Moss (<i>Fontinalis dalecarlica</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Although aquatic mosses are widely used as metal biomonitors in rivers, there are few effective models to describe metal uptake and loss by these plants. To fill this gap, we exposed the aquatic moss Fontinalis dalecarlica for 28 d to three Cd concentrations (approximately 5-50 nM) in a flow-through laboratory system. Cadmium accumulation by F. dalecarlica was rapid during the first few days of exposure and slowed thereafter but did not reach a steady state within our 1-month long experiment. This lack of a plateau in moss concentrations suggests that, for biomonitoring purposes, the duration of moss exposure should be considered either through a model of the type that we tested or by standardizing the exposure time of mosses transplanted in the field. During the subsequent 22-d elimination phase of our experiment, Cd concentrations in mosses did not return to their initial levels. This result suggests that a two-compartment model is likely to be more effective at describing Cd losses than would a one-compartment alternative. Indeed, predictions of a two-compartment model closely fitted our experimental data, which augurs well for the wider use of this model for other moss species and metals.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».