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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».