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Enregistrement W2110863497 · doi:10.1002/etc.721

Influence of a nanoparticle mixture on an arctic soil community

2011· article· en· W2110863497 sur OpenAlexaff
Niraj Kumar, Vishal Shah, Virginia K. Walker

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Toxicology and Chemistry · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrocosmTemperature gradient gel electrophoresisMicrobial population biologyEnvironmental chemistryChemistryPollutantBacteriaBiology16S ribosomal RNABiochemistryGeneOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interest is growing in understanding not only the impact of individual nanoparticles (NPs) on ecosystems but also the effect of NP mixtures. In the present study, the impact of a combination of three different NPs, silver, copper, and silica (all at 0.022%, w/w), on an arctic microbial community was investigated. After adding the NPs, soil microcosms were incubated for 176 d, and subsequent estimates of microbe diversity were obtained using culture-dependent and culture-independent assessments. The treated soil appeared to show a reduction in the ability to use carbohydrate and amino acid substrates and demonstrated an altered pattern of major fatty acid peaks. Polymerase chain reaction-denaturing gradient gel electrophoresis showed consistent differences in the pattern of predominant rRNA gene sequences. Although this is an initial investigation of soil contaminated with mixed NPs, these results demonstrate that even at the relatively modest concentrations used such pollutants have the potential to disrupt microbial communities.

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 enseignants0,268
Score d'incertitude au seuil0,997

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)0,0040,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations72
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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