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Enregistrement W4366825817 · doi:10.1680/jenes.22.00047

Combinatory effects of microplastics and emerging contaminants on alga <i>Chlamydomonas reinhardtii</i>

2023· article· en· W4366825817 sur OpenAlexvenueno aff
Jennifer Zhen Ni Goh, Christophyr Kai Xiang Yeoh, Tianhua Wang, Yonghai Lu, Oon Hui Ng

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering and Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChlamydomonas reinhardtiiPhotosynthesisMicroplasticsEnvironmental chemistryAlgal bloomBiomass (ecology)AlgaeChemistryContaminationChlorophyll fluorescencePollutantChlorella vulgarisBotanyBiologyEcologyBiochemistryOrganic chemistryPhytoplankton

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In oceans today, there is much concern about the effects of microplastics (MPs) and other emerging contaminants (ECs). Here, the authors investigated the combinatory effects of the MPs poly(vinyl chloride) (PVC) and acrylates/C10–30 alkyl acrylates cross-polymer (AC) (which are commonly found in face wash), together with 2-phenoxyethanol (an EC commonly used in soaps). The model photosynthetic unicellular alga Chlamydomonas reinhardtii was used to study the potential of these pollutants to initiate algal blooms. It was shown that AC alone resulted in a greater decline in algal biomass as compared with PVC in the short term (14 days). While algal cultures exposed to PVC registered the highest increase in concentrations of the chlorophyll a pigment, it was the combinatory effects of each MP and 2-phenoxyethanol that were the most pronounced in terms of the large increase in algal biomass and the formation of extracellular polymeric substances. Proliferative growths of C. reinhardtii after prolonged exposure to AC–EC contaminants show potential for initiating algal blooms in aquatic environments. Hence, AC should be considered for regulation of waste water removal into water bodies, and other combinations of MPs and ECs should also be investigated.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,808
Score d'incertitude au seuil0,390

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 technologies0,0000,000
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 GPT0,172
Écart entre enseignants0,169 · 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'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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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