Heterogeneity of natural organic matter amelioration of silver toxicity to <i>Daphnia magna</i>: Effect of source and equilibration time
Notice bibliographique
Résumé
Despite the heterogeneity of natural organic matter (NOM) in the aquatic environment, current models that predict metal toxicity to aquatic biota treat these important metal-complexing agents in a homogeneous manner. In this investigation, the ability of 11 commercial and naturally isolated NOM samples to ameliorate silver toxicity to the freshwater crustacean Daphnia magna was examined. The commercially available Aldrich humic acid (AHA) increased the 48-h median lethal concentration for daphnid neonates from nominally NOM-free levels of 0.29 to 3.80 microg/L (at 6.9 mg C/L) in a concentration-dependent manner. Three of the tested samples exhibited similar protective effects, but the additional seven NOM samples displayed significantly stronger ameliorative actions. In fact, four samples of both commercial and naturally isolated origin demonstrated greater than fourfold increases in protection compared to that of AHA. Additional investigations showed that increased silver-AHA equilibration time resulted in decreased toxicity. Increased equilibration time also decreased whole-body silver accumulation at NOM levels less than 1 mg C/L. The present results suggest that heterogeneity of NOM and silver-NOM equilibration time will have to be accounted for in future models of silver toxicity to D. magna and that laboratory toxicity testing using NOM and metals should account for the effects of metal-NOM equilibration time.
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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 ».