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Enregistrement W2090864274 · doi:10.1002/tox.10084

Evaluation of the effects of diuron and its derivatives on <i>Lemna gibba</i> using a fluorescence toxicity index

2002· article· en· W2090864274 sur OpenAlexaff
David Dewez, Mathieu Marchand, Philippe Eullaffroy, Radovan Popovic

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Toxicology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePesticide and Herbicide Environmental Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDCMULemna gibbaChemistryToxicityFluorescenceBioassayPhotosystem IIEnvironmental chemistryPhotosynthesisBiochemistryBiologyAquatic plantOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The herbicide diuron (DCMU) [3-(3,4-dichlorophenyl)-1,1-dimethylurea] is largely used in agricultural practices which contribute to water pollution in large areas. Its degradation induced by light or microbial activity is known to be a slow process, and may result in the accumulation of DCMU derivatives in the environment. In this report we used the yield of PSII variable fluorescence of Lemna gibba affected by the DCMU derivatives DCPMU [1-(3,4-dichlorophenyl)-3-methylurea], DCPU [1-(3,4-dichlorophenyl)urea], and DCA [3,4-dichloroaniline] to calculate the fluorescence toxicity index. We found the fluorescence toxicity index to be a useful parameter to evaluate the inhibitory effect on PSII electron transport in L. gibba exposed to DCMU and its derivatives. The variations observed for the inhibitory effect between DCMU and its derivatives seem to be caused by the modification of the dimethylurea group within the DCMU molecule. The fluorescence toxicity index demonstrated a strong quantitative dependency between the inhibitory effect of PSII electron transport and pollutant concentrations. We propose the fluorescence toxicity index to be a useful tool for future bioassays in evaluating the quality of water polluted with herbicides that induce an inhibition to PSII photochemistry.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations19
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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