Modeling cadmium accumulation in indigenous yellow perch (Perca flavescens)
Notice bibliographique
Résumé
We used field data from transplantation and caging studies with juvenile yellow perch ( Perca flavescens ) to test a kinetic bioaccumulation model for cadmium (Cd). The model, which considers both dietary and aqueous sources of Cd, was first used to predict the dynamics of Cd accumulation in perch exposed to high ambient Cd for 70 days. Model simulations for hepatic Cd agreed well with the observed time course of Cd accumulation in the liver, but for the gills and gut, the predicted accumulations after 70 days were about three times higher than the observed values, suggesting that these latter organs can alter their ability to take up and (or) eliminate Cd. The model was also used to predict steady-state Cd concentrations in the gills, gut, and liver of perch living in lakes along a Cd gradient. Agreement between predicted and observed steady-state Cd concentrations was reasonable in lakes with low to moderate Cd concentrations, but in lakes with high dissolved Cd (>1.5 nmol·L–1), the model overestimated Cd accumulation, particularly in the gills and gut. These results suggest that kinetic bioaccumulation models may better apply to some organs than to others. Because metal-induced toxicity is normally organ-specific, their application in a risk assessment context should be undertaken with caution.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».