Use of the Zebra Mussel (Dreissena polymorpha) as a Bioindicator for Aromatic Hydrocarbons in Hamilton Harbour
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Three methods for the extraction of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) from zebra mussels (Dreissena polymorpha) sampled from Hamilton Harbour were compared. Replicate freeze-dried mussel tissue samples were extracted using acid digestion, tissue homogenization (mechanical extraction) and ultra-sonication. Each extract was submitted to a cleanup procedure (alumina chro-matography and Sephadex LH20 gel chromatography), followed by analysis using gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS). The three extraction methods were equally efficient, based on a statistical comparison of mean concentrations of individual PAHs. Mussel extracts, when subjected to bioassays with Salmonella typhimurium strain YG1029 (TA100-like) in the presence of an exogenous metabolic activation system (S9), exhibited significant mutagenic responses; these responses varied with the PAH content of the mussel extracts. Sources of PAHs in mussel extracts were determined by examining the profiles of sulfur-containing polycyclic aromatic compounds (thia-arenes). Comparison of the ratios of certain thia-arenes with ratios in source samples enabled identification of vehicular emissions and coal tar-contaminated sediment as two sources of PAH contamination in Hamilton Harbour.
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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 | 0,004 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».