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Enregistrement W2604617225 · doi:10.1021/acs.est.6b06608

Internal versus External Dose for Describing Ternary Metal Mixture (Ni, Cu, Cd) Chronic Toxicity to <i>Lemna minor</i>

2017· article· en· W2604617225 sur OpenAlexafffund
Yamini Gopalapillai, Beverley Hale

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesGlencoreEnvironment CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésToxicityChemistryMetalKineticsBioavailabilityTernary operationMetal toxicityCopperSaturation (graph theory)Copper toxicityNuclear chemistryLemna minorBiotic Ligand ModelEnvironmental chemistryBiologyPharmacologyOrganic chemistryAquatic plant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Simultaneous determinations of internal dose ([M] tiss ) and external doses ([M] tot, {M 2+ } in solution) were conducted to study ternary mixture (Ni, Cu, Cd) chronic toxicity to Lemna minor in alkaline solution (pH 8.3). Also, concentration addition (CA) based on internal dose was evaluated as a tool for risk assessment of metal mixture. Multiple regression analysis of dose versus root growth inhibition, as well as saturation binding kinetics, provided insight into interactions. Multiple regressions were simpler for [M] tiss than [M] tot and {M 2+ }, and along with saturation kinetics to the internal biotic ligand(s) in the cytoplasm, they indicated that Ni–Cu–Cd competed for uptake into plant, but once inside, only Cu–Cd shared a binding site. Copper inorganic complexes (hydroxides, carbonates) played a role in metal bioavailability in single metal exposure but not in mixtures. Regardless of interactions, the current regulatory approach of using CA based on [M] tot can sufficiently predict mixture toxicity (∑TU close to 1), but CA based on [M] tiss was closest to unity across a range of doses. Internal dose integrates all metal–metal interactions in solution and during uptake into the organism, thereby providing a more direct metric describing toxicity.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,249 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations25
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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