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Enregistrement W2809915450 · doi:10.1007/s11356-018-2603-0

Bio-concentration potential and associations of heavy metals in Amanita muscaria (L.) Lam. from northern regions of Poland

2018· article· en· W2809915450 sur OpenAlexaff
Jerzy Falandysz, Małgorzata Mędyk, Roland Treu

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science and Pollution Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFungal Biology and Applications
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioconcentrationAmanitaMyceliumEnvironmental chemistryMetalChemistryTopsoilEcotoxicologyMushroomSoil waterBotanyBioaccumulationEcologyBiologyFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fruiting bodies of Amanita muscaria and topsoil beneath from six background areas in northern regions of Poland were investigated for the concentration levels of Ag, Al, Ba, Ca, Cd, Co, Cu, Fe, Hg, K, Mg, Mn, Na, Rb, Sr, and Zn. In addition, the bioconcentration factors (BCF values) were studied for each of these metallic elements. Similar to studies from other basidiomycetes, A. muscaria showed species-specific affinities to some elements, resulting in their bioconcentration in mycelium and fruiting bodies. This mushroom growing in soils with different levels of the geogenic metallic elements (Ag, Al, Ba, Ca, Co, Cu, Fe, Hg, K, Mg, Mn, Na, Rb, Sr, and Zn) showed signs of homeostatic accumulation in fruiting bodies of several of these elements, while Cd appeared to be accumulated at a rate dependent of the concentration level in the soil substrate. This species is an efficient bio-concentrator of K, Mg, Cd, Cu, Hg, Rb, and Zn and hence also contributes to the natural cycling of these metallic elements in forest ecosystems.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,714
Score d'incertitude au seuil0,757

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,297 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations41
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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