Mapping differential elemental accumulation in fish tissues: Importance of fish tissue sampling standardization
Notice bibliographique
Résumé
The concentrations of As, Cd, Co, Cr, Cu, Fe, Hg, Mn, Ni, Pb, Se and Zn in the muscle, gills, liver and intestine of the wels catfish (Silurus glanis) from the Danube River were analyzed by inductively coupled plasma mass spectrometry (ICP-MS). The aim of the study was to determine whether in complex muscle/skin, gill filament/gill arch, proximal/distal liver and proximal/median/distal intestine samples, particular components differ in concentrations of the analyzed elements. Results indicated that there were no differences in the accumulation of different elements between the proximal and distal liver segments and between the proximal and median intestine sections. Conversely, elemental accumulation patterns in muscle and skin differed significantly. Significant differences were also observed between the gill arch and filaments, as well as between the distal and the two upper intestine sections. Findings indicated the importance of detailed reporting of tissue sampling, i.e. whether the skin was included in the muscle sample, as well as if the gill arch and filaments were analyzed together. Due to a potential bias that can be produced by different muscle/skin or gill arch/filament ratios included in the sample, we strongly recommend that they should not be analyzed together. Results of the present study might be of interest to the scientific community and stakeholders involved in aquatic ecosystem monitoring programs.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».