Effects of atrazine and S-metolachlor on stream periphyton taxonomic and fatty acid composition
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Extensive pesticide use for agriculture diffusely pollutes aquatic ecosystems through leaching and runoff events and has the potential to negatively affect non-target organisms. Atrazine and S-metolachlor are two widely used herbicides often detected in high concentrations in rivers that drain nearby agricultural lands. To determine the effects of these two herbicides on river ecosystems, we conducted a 14-day laboratory experiment to expose river periphyton to a wide range of atrazine and S-metolachlor concentrations. The response of periphyton was evaluated using ecologically relevant endpoints including chlorophyll a fluorescence and fatty acids composition. Results showed that atrazine disrupted photoautotroph biomass measured by chlorophyll a fluorescence. Both herbicides caused dissimilarities in fatty acid profiles between control and high exposure concentrations, but S-metolachlor had a stronger effect than atrazine on the observe increase or reduction in saturated fatty acids (SFAs) and very long chain fatty acids (VLCFAs). Our study demonstrates that two commonly used herbicides, atrazine and S-metolachlor, can negatively affect the composition and fatty acid profiles of stream periphyton, thereby altering the nutritional quality of this resource for primary consumers.
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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 ».