Evaluation of the river snail Viviparus acerosus as a potential bioindicator species of metal pollution in freshwater ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Metal pollution of the aquatic environment is of global concern because metals are ubiquitous and can be accumulated in natural habitats as well as in organisms through the food chain. Accumulated metals are capable of inducing toxicity in living organisms, altering their reproductive success, behavior, immune response and biochemical processes. We examined the correlation between the concentrations of 9 metals (As, Cd, Cr, Cu, Fe, Mn, Ni, Pb and Zn) in the whole body of the river snail Viviparus acerosus, river water and sediment from three Serbian rivers with different levels of metal pollution, the Danube, Tisa and Velika Morava. Data about water quality showed that the concentrations of As, Cr, Fe and Ni were highest in the water of the Danube and of Cu, Mn and Zn in the water of the Velika Morava River. The concentrations of As and Mn were highest in the Danube River sediment, of Cd, Cu, Fe, Pb and Zn in the Tisa and of Cr and Ni in the sediment of the Velika Morava. The concentrations of all of the examined metals, except for Cu, were highest in snails from the Velika Morava. Correspondence analysis showed stronger correlations between metal concentrations in snails and the river sediment than between snails and river water. Several correlations between metal concentrations in snails and river sediment and water were established by Pearson?s correlation test. The concentrations of metals in snail bodies were affected to a greater extent by the river sediment than by the river-water metal content. We conclude that V. acerosus has great potential as a bioindicator species of metal pollution in freshwater basins.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 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 | 0,008 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».