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Enregistrement W2239828037 · doi:10.1021/acs.est.5b05626

Mechanisms of Nickel Toxicity in the Highly Sensitive Embryos of the Sea Urchin <i>Evechinus chloroticus</i>, and the Modifying Effects of Natural Organic Matter

2016· article· en· W2239828037 sur OpenAlexafffund
Tamzin A. Blewett, D. Scott Smith, Chris M. Wood, Chris N. Glover

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Toxicology and Ecotoxicology
Établissements canadiensMcMaster UniversityAthabasca UniversityUniversity of British ColumbiaWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesTeck ResourcesGovernment of AlbertaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsInternational Zinc AssociationNickel Producers Environmental Research Association
Mots-clésSea urchinNickelToxicityNatural (archaeology)Environmental scienceEnvironmental chemistryOceanographyChemistryFisheryEcologyBiologyGeologyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A 96 h toxicity test showed that the embryos of the New Zealand sea urchin (Evechinus chloroticus) are the most sensitive of all studied marine species to waterborne nickel (Ni), with the EC50 for the development of fully formed pluteus larvae found to be 14 μg L(-1). Failure to develop a standard larval shape suggested skeletal impairment. Whole body ions (Na, Mg) increased with Ni exposure and calcium influx was depressed. The effects of natural organic matter (NOM) on Ni accumulation and toxicity were also examined in three different seawater sources (nearshore, offshore, and near the outlet of a "brown water" stream). At low dissolved organic carbon (DOC) concentrations the brown water NOM was protective against Ni toxicity, however at higher DOC concentrations it exacerbated developmental toxicity in the presence of Ni. These results show that sea urchin development is highly sensitive to Ni via a mechanism that involves ionoregulatory disturbance, and that Ni toxicity is influenced by environmental factors such as NOM. These data will be critical for the development of water quality guidelines for Ni in the marine environment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,176
Écart entre enseignants0,173 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations33
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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