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Enregistrement W4286544420 · doi:10.21577/0103-5053.20220102

When the Detail of Organism Makes the Difference in the Seascape: Different Tissues of Phallusia nigra Have Distinct Hg Concentrations and Show Differences Resolution in Spatial Pollution

2022· article· en· W4286544420 sur OpenAlexaff
Sabrina Teixeira Martinez, Caio S.A. Felix, Rayane Sorrentino, Igor Cristino Silva Cruz, Jaílson B. de Andrade

Notice bibliographique

RevueJournal of the Brazilian Chemical Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensDiscovery Air (Canada)
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoMinistério da Ciência, Tecnologia e InovaçãoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésBayPollutionHepatopancreasMercury (programming language)BioaccumulationSeascapeBioindicatorEnvironmental chemistryMercury contaminationBiologyContaminationZoologyChemistryFisheryEcologyOceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study indicates the use of Phallusia nigra as a potential biomonitor of mercury contamination. In this way, Hg levels were measured in seawater and different parts of ascidians (tunic, hepatopancreas, and branchial basket) from eight different sites in the Todos os Santos Bay, Salvador-Bahia. The ascidians were lyophilized, weighed, and taken to the DMA-80 (direct mercury analyzer); the method accuracy was confirmed by analyzing the certified material DORM- 4 muscle tissue and MEES-3 marine sediment with a confidence level of 95%. The results were evaluated through the Tukey’s test and it was possible to observe a higher concentration of Hg (82.00-312.7 ng g-1) in the branchial basket, followed by the hepatopancreas (69.67‑130.7 ng g-1) and tunic (21.63-33.27 ng g-1). Thus, the branchial basket was the only tissue capable of identifying spatial differences in pollution between the points.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,637

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,219 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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