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Enregistrement W2914580059 · doi:10.1021/acs.est.9b00259

Insights into Long-Term Toxicity of Triclosan to Freshwater Green Algae in Lake Erie

2019· article· en· W2914580059 sur OpenAlexafffund
Xiaying Xin, Chunjiang An, Renata Raina‐Fulton, Harold G. Weger

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensConcordia UniversityUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCanada Foundation for Innovation
Mots-clésTriclosanAlgaeGreen algaeBiologyToxicityEnvironmental chemistryBotanyChlamydomonas reinhardtiiChemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explored the long-term impacts of a pulse disturbance of triclosan on five nontarget green algae in Lake Erie. Comprehensive analyses were performed using multiple physiological end points at community and subcellular scales. The toxic mechanism of triclosan in a wide range of concentrations was analyzed. The diverse sensitivity of algae species and complex interrelationships among multiple end points were revealed. The results showed the taxonomic groups of algae were the key issue for sensitivity difference. High doses of triclosan caused irreversible damage on algae, and environmentally relevant doses initiated either inhibition or stimulation. Smaller cells had higher sensitivity to triclosan, while larger cells had a wider size variation after exposure. Colonial cells were less sensitive than unicells. For chlorophyll, there were better dose–response relationships in Chlorococcum sp., Chlamydomonas reinhardtii CPCC 12 and 243 than Asterococcus superbus and Eremosphaera viridis . For chlorophyll fluorescence, F v / F m was the most sensitive parameter, and q N was more sensitive than q P . Triclosan showed long-term effects on biochemical components, such as lipids, proteins, and nucleic acids. The findings will be helpful for a systematic and complete assessment of triclosan toxicity in natural waters and the development of appropriate strategies for its risk management.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,242 · 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'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

Citations82
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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