Seasonal exposure of fish to neurotoxic pesticides in an intensive agricultural catchment, Uma-oya, Sri Lanka: Linking contamination and acetylcholinesterase inhibition
Notice bibliographique
Résumé
The annual cultivation pattern in the Uma-oya catchment in Sri Lanka is characterized by Yala and Maha rainfall periods and associated cropping. Two cultivation seasons were compared for pesticide residues: base flow, field drainage, and the runoff and supplementary sediment data for three sites in the catchment. Organophosphate and N-methyl carbamate pesticide analysis confirmed a higher concentration in the Yala season with low-flow conditions. Acetylcholinesterase (AChE) activity was measured by standard spectrometry in the brain, muscle, and eye tissues of three freshwater cyprinid fishes, Garra ceylonensis, Devario malabaricus, and Rasbora daniconius from three study sites during months overlapping two seasons in 2010 (December) and 2011 (July). Baseline AChE data were measured from fish samples from a forested reserve in the Knuckles. A 73% inhibition in muscle AChE activity in G. ceylonensis was associated with intense pesticide exposure months in the Yala season. The AChE inhibition more than 70% in G. ceylonensis eyes in both Yala (76%) and Maha (72.5%) seasons indicates particular sensitivity of eye tissue to inhibitors. The less dramatic AChE inhibition in the eye tissues in D. malabaricus and R. daniconius in both seasons indicates exemplary protective capacity of muscle AChE in fish. The highest inhibition of AChE (up to 60% in brain and up to 56% in muscle AChE activity in R. daniconius and up to 47.8% in brain and up to 64.6% in muscle AChE activity in D. malabaricus) occurred during the Yala season. Tissue AChE activity and physiological activity in fish were correlated. The results collectively indicate that AChE is a consistent biomarker for diffused contaminant exposure in agricultural catchments.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».