Influence of acidic to basic water pH and natural organic matter on aluminum accumulation by gills of rainbow trout (<i>Oncorhynchus mykiss</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Juvenile rainbow trout (Oncorhynchus mykiss) (∼0.6 g) were exposed to 3 µmol Al·L1in ion-poor water adjusted to pH 410 in the absence or presence of natural organic matter (NOM). Aluminum accumulation by trout gills was highest at pH 68, there was moderate Al accumulation by trout gills at pH 5 and 9, and trout at pH 4 and 10 did not accumulate any Al on their gills. NOM at 5 mg C·L1eliminated Al accumulation by trout gills at all water pHs. These results are explained by NOM complexing Al and keeping Al in solution but off the gills, by H+competition with Al3+at low pH, by poor binding of the Al(OH)4anion to negatively charged gills at high pH, and by polymerization and precipitation of Al onto the gills at intermediate water pH, especially if water pH in the gill micro environment is considered. Increased fish mortality at pH 10 in the presence of NOM is explained by the indirect effect of NOM tying up the limited amount of Ca in the ion-poor water.
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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) | 0,001 | 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 ».