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Enregistrement W2094122469 · doi:10.1897/04-562r.1

Heterogeneity in physicochemical properties explains differences in silver toxicity amelioration by natural organic matter to <i>Daphnia magna</i>

2005· article· en· W2094122469 sur OpenAlexaff
Chris N. Glover, Sonia K. Sharma, Chris M. Wood

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Toxicology and Chemistry · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Toxicology and Ecotoxicology
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDaphnia magnaEnvironmental chemistryChemistryGenetic algorithmDissolved organic carbonAbsorbanceFluorescenceOrganic matterSulfideNatural organic matterToxicityEcologyBiologyChromatographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently collected data have shown that natural organic matter (NOM) source is an important parameter influencing the toxicity of silver to the freshwater crustacean Daphnia magna. The present study attempted to correlate the physicochemical properties of 11 naturally isolated and commercially available NOM sources with their ameliorative effects. The protection offered by these samples was standardized to the protective effect of Aldrich humic acid using geochemical modeling approaches that accounted for associated changes in water chemistry and, consequently, silver speciation. The protective ability of NOM was not correlated with reactive sulfide or nitrogen content, which are considered to be strong silver-binding ligands. Color (specific absorbance coefficient) was positively correlated with protection but narrowly eluded statistical significance. The peak wavelength of emission fluorescence following excitation at 370 nm and the fluorescence index values of NOM samples were significantly correlated with protective effects, suggesting that aromatic carbon content may govern the ameliorative actions of NOM. Simple optical properties may therefore act as a suitable indicator for the ability of a given NOM to protect against waterborne silver toxicity to D. magna as long as changes in water chemistry and, thus, silver speciation, are considered.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,183 · 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'étudeObservationnel
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

Citations34
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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