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Enregistrement W2075593419 · doi:10.5539/ijc.v4n1p69

Phytoremediation of Cd2+ by Marine Phytoplanktons, Tetracelmis chuii and Chaetoceros calcitrans

2012· article· en· W2075593419 sur OpenAlexvenueno aff
Muhammad Sjahrul, D. M. Arifin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Chemistry · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhytoplanktonBioaccumulationChemistryTetraselmisCadmiumBiomass (ecology)Environmental chemistryBotanyAlgaeAnimal scienceFood scienceEcologyBiologyNutrient

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of marine phytoplankton, Tetracelmis chuii and Chaetoceros calcitrans as phytoremediator has already been reported. However their use as phytoremediator on the cadmium polluted marine has not yet well understood. Therefore, this study was conducted to evaluate the influence of the Cd2+ concentration, interacting time, and medium pH on accumulation of Cd2+ in the phytoplankton. Methods of analysis and data collection were carried out on 1) the growth rate, the number of phytoplankton cells, and the content of chlorophyl-A; 2) the Cd2+ concentration in phytoplankton at various interacting times and medium pHs; and 3) infrared spectra of phytoplankton biomasses before and after interaction with Cd2+. The growth of phytoplankton and the content of chlorophyl-A after the addition of Cd2+ into the T. Chuii medium decreased, while that after the addition of Cd2+ into the C. Calcitrans medium increased. The optimum accumulation occurred after 15 min at the pH of 8, i.e. 13.46 mg Cd2+ per g T. Chuii and 1055.27 mg per g C. Calcitrans. The functional groups of T. chuii involved in the bioaccumulation of Cd2+ are OH, -CN, S=O, N-O, S-S and M-S, while that of C. Calcitrans are OH, C=O, S-S, M-S and C=C.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,238 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations25
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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