The Single and Combined Effects of Wildfire Runoff and Sediment-Bound Copper on the Freshwater Amphipod <i>Hyalella azteca</i>
Notice bibliographique
Résumé
The frequency of wildfire is expected to increase with time as a function of climate change. Recent studies in our laboratory have demonstrated that pyrogenic polycyclic aromatic hydrocarbons can cause greater-than-additive effects in Hyalella azteca in the presence of low concentrations of Cu. We hypothesized that freshwater animals inhabiting Cu-contaminated sites, such as those in the vicinity of Cu mines, may be vulnerable to nonadditive toxicity from contaminants released by wildfires. To investigate the interaction between Cu and water conditioned by burnt wood ash (fire extract), we exposed H. azteca for 14 d to binary mixtures of 225 mg/kg Cu-enriched artificial sediment (225 mg Cu/kg) and a fire extract dilution series (12.5, 25, 50, 75, and 100%). All binary mixtures of Cu-enriched sediment and fire extract resulted in complete mortality with the exception of Cu-enriched sediment + 12.5% fire extract. The combination of Cu-enriched sediment with 12.5% fire extract had a more-than-additive effect on survival and tissue Cu concentration, but there was no reduction in growth or acetylcholinesterase activity compared to the 225 mg/kg Cu-contaminated sediment or fire extract control, respectively. Acetylcholinesterase activity was significantly reduced in amphipods exposed to fire extract, but the presence of Cu did not exacerbate this effect. The results suggest that Cu-contaminated water bodies that receive runoff from wildfires are at risk of enhanced toxicity. Environ Toxicol Chem 2020;39:1988-1997. © 2020 SETAC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».