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Enregistrement W2910398688 · doi:10.1002/etc.4348

The establishment of a new culture of <i>Hyalella azteca</i> that would permit toxicity tests to be conducted on low–ionic strength waters

2019· article· en· W2910398688 sur OpenAlexafffundabout
Stephanie Walsh, Isabelle Gosselin, David Lee, Marilyne Stuart

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Toxicology and Chemistry · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Toxicology and Ecotoxicology
Établissements canadiensCanadian Nuclear Laboratories
Organismes subventionnairesCanadian Nuclear Laboratories
Mots-clésHyalella aztecaToxicityEnvironmental chemistryToxicologyEnvironmental scienceBiologyEcologyZoologyFisheryCrustaceanChemistryAmphipoda

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The objective of the present study was to establish a culture of Hyalella azteca that could be used for laboratory toxicity testing in low–ionic strength waters with electrical conductivities of <200 μS/cm. A wild strain of H. azteca was collected from Twin Lake, a small seepage lake with an electrical conductivity of 81 ± 27 μS/cm located on the property of Chalk River Laboratories in Chalk River, Canada. To determine the minimum aqueous ion requirements for an optimal culturing medium for the Twin Lake strain, Twin Lake was monitored for water quality and ionic content over 4 yr. Water quality parameters were averaged and used to formulate a medium containing NaHCO3, CaCl2, MgSO4, KCl, NaBr, NaF, and LiCl, with an electrical conductivity of 89 ± 3 μS/cm. By evaluating survival and reproduction, it was concluded that this artificial medium promoted survival and supported reproduction (10 ± 4 neonates/female/wk) of the Twin Lake amphipod. The Twin Lake strain of H. azteca can, therefore, be maintained in laboratory settings, and this allows for toxicity testing to be conducted on low–ionic strength waters. Environ Toxicol Chem 2019;38:585–590. © 2019 The Authors. Environmental Toxicology and Chemistry published by Wiley Periodicals, Inc. on behalf of 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)0,000
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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