Food Quantity Affects the Sensitivity of <i>Daphnia</i> to Road Salt
Notice bibliographique
Résumé
Road deicing operations have raised chloride (Cl) levels in many temperate lakes in Europe and North America. These lakes vary widely in trophic status, but to date, no one has quantified the interaction between food quantity and road salt toxicity. We examined the effects of food quantity (particulate algal C concentration (C)) on the chronic toxicity of Cl to Daphnia in soft-water bioassays. There was a strong positive linear relationship (r(2) = 0.92 for NaCl and r(2) = 0.96 for CaCl2) between food quantity and Cl LC50. As food quantity increased from 0.2 to 1.0 mg C/L (levels characteristic of oligotrophic to eutrophic lakes, respectively), the chronic Cl LC50 increased from 55.7 to 284.8 mg Cl/L. Salt type (NaCl or CaCl2) did not affect the Cl LC50, Daphnia life history parameters, or the intrinsic rate of population increase (r). The life history parameter most sensitive to Cl was neonate production. Cl did not inhibit egg production, nor was the maternal lipid investment in eggs changed, but egg viability and the subsequent release of live neonates decreased as Cl levels increased and food decreased. Our results suggest the trophic status of lakes should be considered when assessing ecological threat from Cl.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».