Heterogeneity in physicochemical properties explains differences in silver toxicity amelioration by natural organic matter to <i>Daphnia magna</i>
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,000 | 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 ».