Chronic Toxicity of Binary Mixtures of Six Metals (Ag, Cd, Cu, Ni, Pb, and Zn) to the Great Pond Snail <i>Lymnaea stagnalis</i>
Notice bibliographique
Résumé
Although metal-mixture toxicity has recently received increasing attention, there is still insufficient knowledge on joint effects occurring in chronic exposures to relatively low metal concentrations. We characterized the chronic toxicity of binary mixtures of six metals (Ag, Cd, Cu, Ni, Pb, and Zn) in 14 day growth tests with juveniles of the metal-sensitive freshwater snail Lymnaea stagnalis. Observations were compared with predictions from individual metals and from the two most frequently used mixture models: concentration addition (CA) and independent action (IA). Predictions based on measured total dissolved concentrations and on calculated free-ion activities did not differ greatly because multimetal geochemical interactions in the tests were limited. In around half of the tests, mixture toxicity was higher than the greatest effect caused by the individual metals, arguing in favor of considering joint effects. When the additive models were used, the great majority of interactions were either additive or less than additive (i.e., antagonism). In general, the IA model was the most accurate, while the CA model was the most conservative. Along with other studies, these findings suggest that, at least for binary combinations, the simple CA model may provide satisfactory protection from the chronic metal toxicity of metal mixtures to aquatic organisms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».