Influence of Natural Organic Matter Source on Copper Speciation As Demonstrated by Cu Binding to Fish Gills, by Ion Selective Electrode, and by DGT Gel Sampler
Notice bibliographique
Résumé
Rainbow trout (Oncorhynchus mykiss, 2 g) were exposed to 0-5 microM total copper in ion-poor water for 3 h in the presence or absence of 10 mg C/L of qualitatively different natural organic matter (NOM) derived from water spanning a large gradient in hydrologic residence time. Accumulation of Cu by trout gills was compared to Cu speciation determined by ion selective electrode (ISE) and by diffusive gradients in thin films (DGT) gel sampler technology. The presence of NOM decreased Cu uptake by trout gills as well as Cu concentrations determined by ISE and DGT. Furthermore, the source of NOM influenced Cu binding by trout gills with high-color, allochthonous NOM decreasing Cu accumulation by the gills more than low-color autochthonous NOM. The pattern of Cu binding to the NOM measured by Cu ISE and by Cu accumulation by DGT samplers was similar to the fish gill results. A simple Cu-gill binding model required an NOM Cu-binding factor (F) that depended on NOM quality to account for observed Cu accumulation by trout gills; values of Fvaried by a factor of 2. Thus, NOM metal-binding quality, as well as NOM quantity, are both important when assessing the bioavailability of metals such as Cu to aquatic organisms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».