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Enregistrement W3000658297 · doi:10.1021/acs.est.9b05994

Increased Temperature and Turbulence Alter the Effects of Leachates from Tire Particles on Fathead Minnow (<i>Pimephales promelas</i>)

2020· article· en· W3000658297 sur OpenAlexafffund
Anna Kolomijeca, Joanne L. Parrott, Hufsa Khan, Kallie Shires, Stacey Clarence, Cheryl Sullivan, Leah Chibwe, David Sinton, Chelsea M. Rochman

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensUniversity of GuelphEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFluorantheneMinnowPimephales promelasChryseneEnvironmental chemistryPyrenePhenanthreneChemistryLeachateMicroplasticsEcotoxicologyEnvironmental scienceFish <Actinopterygii>Organic chemistryBiologyFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tire particles are of concern as a stressor due to the combination of their chemical constituents, high emission rates, and global distribution. Once in the environment, they will interact with physical parameters (e.g., UV, temperature). The interaction of chemical pollution with changing physical environmental parameters is often underestimated in ecotoxicology. Here, we investigate the role of temperature, mechanical stress (i.e., turbulence), UV, and CO2 on the effects of tire leachates on fish. Two samples of tire particles were exposed to four different levels of each physical stressor. A toxicological assessment was performed with fathead minnow embryos assessing five end points (hatching success, time to hatch, length, deformities, and heart rate). Results showed that variations of temperature and mechanical stress affect the toxicological impact of tire leachates. Zn and/or polycyclic aromatic hydrocarbons (pyrene, phenanthrene, chrysene, benzo[a]pyrene, anthracene, naphthalene, fluoranthene, and benzo[ghi]perylene) were identified in the leachate and tire samples by Raman/surface-enhanced Raman spectroscopy and gas chromatography with mass spectroscopy, respectively.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,003
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,171
Écart entre enseignants0,168 · 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.

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

Citations96
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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