MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2728070550

Development of an Acute Biotic Ligand Model for Ni Toxicity to Daphnia pulex in Soft Water: Effects of Ca, Mg, Na, K, Cl, pH and Dissolved Organic Matter

2007· article· en· W2728070550 sur OpenAlexfundno aff
Tatiana A. Kozlova

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Toxicology and Ecotoxicology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDaphnia pulexDaphniaBiotic Ligand ModelSoft waterAcute toxicityToxicityChemistryEnvironmental chemistryOrganic matterLigand (biochemistry)Dissolved organic carbonBiologyEcologyBiochemistryCrustaceanOrganic chemistryReceptor
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study the influence of several water chemistry parameters on the toxicity of Ni to Daphnia pulex in soft water were tested. A reconstituted soft water (pH 7.8, hardness 31.5 mg/L CaCO3) was used as the basis for culture and testing. Daphnia pulex was chosen as a typical cladoceran, one which can be acclimated to very soft water. An understanding of the influence of water chemistry on Ni toxicity in soft water is relevant because metals have higher bioavailability in soft water. The 48h EC50 in the reconstituted soft water (RSW) was 974 μg/L (16 μM) dissolved Ni (95%CI 830- 1081 μg/L). The following factors were examined for their potential for modifying Ni toxicity: Ca, Mg, Na, K, Cl, pH (3 different approaches used) and natural organic matter (NOM, 2 sources tested). Both Ca and Mg protected against Ni toxicity and the relative effect was greater for Ca. Varying the concentrations of Na, Cl or K did not alter the toxicity of Ni. Tests at different pH showed that as pH increased, Ni toxicity decreased. When the test solution pH was adjusted with the organic buffer 3-morpholinepropanesulfonic acid, there was a clear correlation between increasing pH and increasing EC50. The pH tests using bicarbonate to adjust pH did not show this relationship as clearly. Both types of NOM showed a protective effect on Ni toxicity with Nordic Reservoir NOM having a 4 fold greater effect than that of Suwannee River NOM. This research illustrated that the effect of alterations in water chemistry were generally as predicted within the context of the biotic ligand model (BLM) approach. The data provide the information required to develop a BLM for the acute effects of Ni in soft water.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations1
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMacSphere (McMaster University)→Même sujetEnvironmental Toxicology and Ecotoxicology→Travaux en français237 207→