Isotopic‐based evidence for reduced benthic contributions to fish after a whole‐lake addition of nanosilver
Notice bibliographique
Résumé
Silver nanoparticles (AgNPs) are added as antibacterial and anti-odor agents to a wide range of textiles, with high potential for release into aquatic environments via domestic wastewater. Previous work demonstrating the negative impacts of AgNP exposure on periphyton production suggests benthic primary production could be reduced in aquatic ecosystems impacted by AgNP discharge. To evaluate the potential for AgNPs to alter benthic-pelagic coupling in aquatic ecosystems, tissue-stable isotope ratios of carbon and nitrogen from northern pike (Esox lucius) and yellow perch (Perca flavescens) were measured before, during, and after the addition of AgNPs to a whole-lake ecosystem, and compared to those collected from a nearby reference lake. A shift in carbon isotope ratios toward more negative values was observed in both P. flavescens and E. lucius collected from the lake where AgNPs were added, with no shift in similar magnitude observed in E. lucius from the reference lake. Consequently, Bayesian estimates of benthic energy consumed decreased by 32% for P. flavescens and by 40% for E. lucius collected after AgNP additions relative to pre-addition estimates, greater in magnitude or opposite in direction of trends observed in our reference lake. Analyses suggest no changes in fish nitrogen isotope ratios related to AgNP additions. We hypothesize that the observed reduction in littoral energy use of fish reported here is a response to AgNP settling in littoral benthic habitats-the main habitat in lakes supporting periphyton-as AgNP has been shown elsewhere to significantly reduce the rates of periphyton production. Further, our study highlights the need to broaden the scope of risk assessments for AgNPs and other emerging contaminants prone to settling to consider habitat-specific impacts on resource utilization by organisms after their release into aquatic ecosystems.
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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) | 0,002 | 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 ».