A Mystery Tale: Nickel Is Fickle When Snails Fail—Investigating the Variability in Ni Toxicity to the Great Pond Snail
Notice bibliographique
Résumé
Ni. This variability makes L. stagnalis either a moderately sensitive or the most sensitive freshwater species to chronic Ni exposure tested to date. Given the role of sensitive species in environmental risk assessment frameworks, it is particularly important to understand this variability, i.e., to characterize the factors that modulate Ni toxicity and that may confound toxicity test outcomes when uncontrolled. In the present study, we tested if this variability was due to analytical (growth calculation: biomass versus growth rate), environmental (water quality), lab-specific practices, and/or snail population differences among earlier studies. Specifically, we reanalyzed previously published Ni toxicity data and conducted additional measurements of Ni aqueous speciation, short-term Ni uptake, and chronic Ni toxicity with test waters and snail cultures used in previous studies. Corrections for Ni bioavailability and growth calculations explained a large degree of variability in the published literature. However, a residual 16-fold difference remained puzzling between 2 studies: Niyogi et al. (2014) (low ECxs) and Crémazy et al. (2018) (high ECxs). Indeed, differences in metal bioavailability due to water chemistry, lab-specific practices, and snail population sensitivity could not explain the large variation in Ni toxicity in these 2 very similar studies. Other potentially important toxicity-modifying factors were not directly evaluated in the present work: test duration, diet, snail holding conditions, and snail age at onset of testing. The present analysis highlights the need for further studies to elucidate 1) the mechanisms of growth inhibition in Ni-exposed L. stagnalis and 2) the important abiotic and biotic factors affecting this biological response. Until these processes are understood, substantial uncertainties will remain about inclusion of this species in Ni environmental risk assessment. Integr Environ Assess Manag 2020;16:983-997. © 2020 SETAC.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».