Bioconcentration of glyphosate in wetland biofilms
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wetland biofilms were exposed to the herbicide glyphosate via in situ field exposures and controlled microcosm experiments to measure bioconcentration and metabolism of glyphosate by biofilm organisms. Glyphosate concentrations in biofilms were orders of magnitude higher than the surrounding water, bioconcentration factors averaged 835 and 199 in field- and lab-exposed biofilms, respectively. Glyphosate in water where it had been detected in biofilms at field-exposed sites ranged from below detection (<0.001 ppm) up to 0.13 ppm. Glyphosate bioconcentration in biofilms was inversely proportional to levels in the surrounding water, and the retention kinetics were similar to both adsorption and enzymatic models. Microorganisms present in both the water and biofilms metabolized glyphosate to its primary breakdown product aminomethyl phosphonic acid (AMPA), with increased rates of breakdown in and around the biofilms. Photosynthetic efficiency of the algae within the biofilms was not affected by 24 h glyphosate controlled exposures. Our results demonstrate the role of biofilms in improving wetland water quality by removing contaminants like glyphosate, but also as a potential exposure route to higher trophic levels via consumption. Due to bioconcentration of pesticides, exposure risk to organisms consuming or living in biofilms may be much higher than indicated by concentrations in ambient water samples.
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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) | 0,000 | 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 ».