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Enregistrement W2560514193

An Investigation into the Bioaccumulation of Chromium by Macroalgae

2016· dissertation· en· W2560514193 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueSETU Waterford Libraries - Open Access Repository · 2016
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueChromium effects and bioremediation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioaccumulationFucus vesiculosusUlva lactucaEnvironmental chemistryBiomonitoringAlgaeChromiumBiomagnificationChemistryBotanyBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heavy metals in industrial effluents are of particular concern because of their ability to bioaccumulate in the food chain, making it possible for toxic levels to reach higher animals and plants. Chromium is widely used in processes such as leather tanning, electroplating, pigmentation and in corrosion inhibitors. Trivalent and hexavalent are the most common species used in industry, with hexavalent being widely understood to be the most toxic. It is important, therefore, to understand the mechanisms of how chromium and other metals accumulate in the environment.
\nThe aim of this project was to investigate metal, and in particular chromium uptake, by live seaweeds. This was done by characterising the seaweed (ICP-OES, Kjeldahl, FTIR), using the seaweed as a biomonitor, and looking at the surface morphology of the seaweed (AFM, SEM-EDX). A set of bioaccumulation experiments under many different conditions was carried out in order to determine the effect of seaweed species (Fucus vesiculosus, Palmaria palmata, Ulva lactuca), metal species (Cr(III) vs. Cr(VI)), season (May/June versus Feb/Mar), and temperature (7 ˚C vs. 16 ˚C) on metal uptake. To the author’s knowledge, this was the first study to look at bioaccumulation by live seaweed of these two chromium species.
\nCharacterisation confirmed the presence of sulphate, carboxylate, amide, and phosphorus containing groups. Seasonal and inter-species differences in seaweed composition were also identified.
\nA biomonitoring study, carried out on F. vesiculosus and A. nodosum sampled in Ireland and Newfoundland, showed that both seaweeds are suitable biomonitors. Metal contents reflected the levels of pollution which were likely to be present in the sampling areas.
\nSurface microscopy showed that a biofilm was present on the surface of U. lactuca. A time course study on Cr(III) binding showed that the biofilm was disrupted and reduced as metal exposure continued. Further experiments using AFM, SEM-EDX and total viable surface counts did not show differences between blank and metal loaded seaweeds. This was likely to be because the experimental conditions were slightly different, with a lower final metal concentration. To the author’s knowledge, this was the first time the removal and disruption of a seaweed biofilm was shown by AFM, and the first time metal uptake in these three species was studied using AFM.
\nThe following general trends were observed for Cr accumulation: U. lactuca>P. palmata>F. vesiculosus; Cr(III) > Cr(VI); 16 ˚C > 7 ˚C; Feb/Mar > May/Jun; intracellular uptake ~ 100%. Seasonal and inter-species differences were found to be attributable to difference in composition e.g. greater levels of P or N for a particular species, or a particular season. Greater binding at higher temperatures, could be because of greater cell membrane fluidity, increased metabolism and increased protein synthesis.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,007
Science ouverte0,0030,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,285 · 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