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Enregistrement W2104467958 · doi:10.1002/etc.5620191123

Silver uptake by the green alga <i>Chlamydomonas reinhardtii</i> in relation to chemical speciation: Influence of chloride

2000· article· en· W2104467958 sur OpenAlexaff
Claude Fortin, Peter G. C. Campbell

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Toxicology and Chemistry · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Toxicology and Ecotoxicology
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChlamydomonas reinhardtiiGenetic algorithmChlamydomonasChlorideEnvironmental chemistryChlorophyceaeChemistryAlgaeChlorophytaBotanyBiologyEcologyBiochemistryOrganic chemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Short-term (&amp;lt;1 h) silver uptake by the green alga Chlamydomonas reinhardtii was measured in the laboratory in defined inorganic media over a range of silver and chloride concentrations. For a low, fixed, free Ag+ concentration (e.g., 8 nM), silver uptake increases markedly (up to ∼4×) as a function of the chloride concentration (5 μM→4 mM Cl−); the free-ion model would have predicted a constant silver uptake rate. No evidence could be found for the passive diffusion of the neutral AgCl0 complex or for the facilitated uptake of the anionic AgCl−2 complex. The enhanced uptake observed in the presence of chloride is related to the very high silver uptake rates demonstrated by the test alga, which lead to diffusion limitation in the boundary layer surrounding the algal cell. In such a situation, metal accumulation is proportional to the total metal concentration (i.e., to the concentration gradient between the bulk solution and the algal surface). At higher silver concentrations (e.g., ≥ 10−7 M), diffusion in the phycosphere is no longer rate limiting, the chloride stimulation disappears, and silver uptake is sensitive to the free-ion concentration. However, such a high concentration of silver is not likely to be encountered in the environment, even in wastewater effluents.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,375
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,182 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations127
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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