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Enregistrement W2618835532 · doi:10.1002/etc.3869

Standardized toxicity testing may underestimate ecotoxicity: Environmentally relevant food rations increase the toxicity of silver nanoparticles to <i>Daphnia</i>

2017· article· en· W2618835532 sur OpenAlexaff
Louise Stevenson, Katherine E. Krattenmaker, Erica Johnson, Alexandra J. Bowers, Adeyemi S. Adeleye, Edward McCauley, Roger M. Nisbet

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Toxicology and Chemistry · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticles: synthesis and applications
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesEnvironmental Protection AgencyNational Science Foundation
Mots-clésEcotoxicityToxicityDaphnia magnaDaphniaEnvironmental chemistryEcotoxicologyToxicologyBiologyEnvironmental scienceChemistryZoologyCrustacean

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Daphnia in the natural environment experience fluctuations in algal food supply, with periods when algal populations bloom and seasons when Daphnia have very little algal food. Standardized chronic toxicity tests, used for ecological risk assessment, dictate that Daphnia must be fed up to 400 times more food than they would experience in the natural environment (outside of algal blooms) for a toxicity test to be valid. This disconnect can lead to underestimating the toxicity of a contaminant. We followed the growth, reproduction, and survival of Daphnia exposed to 75 and 200 µg/L silver nanoparticles (AgNPs) at 4 food rations for up to 99 d and found that AgNP exposure at low, environmentally relevant food rations increased the toxicity of AgNPs. Exposure to AgNP at low food rations decreased the survival and/or reproduction of individuals, with potential consequences for Daphnia populations (based on calculated specific population growth rates). We also found tentative evidence that a sublethal concentration of AgNPs (75 µg/L) caused Daphnia to alter energy allocation away from reproduction and toward survival and growth. The present findings emphasize the need to consider resource availability, and not just exposure, in the environment when estimating the effect of a toxicant. Environ Toxicol Chem 2017;36:3008-3018. © 2017 SETAC.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations28
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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