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Enregistrement W4386170708 · doi:10.1016/j.fsirep.2023.100114

Effects of pH and salinity on survival, growth, and enzyme activities in juveniles of the sunray surf clam (Mactra chinensis Philippi)

2023· article· en· W4386170708 sur OpenAlexaff
Yuanyuan Dai, Yubo Dong, Feng Yang, Zhongzhi Chen, Yunpeng Jia, Huimin Wu, Zilong Chen

Notice bibliographique

RevueFish and Shellfish Immunology Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Acidification Effects and Responses
Établissements canadiensAlberta Environment and Protected Areas
Organismes subventionnairesNational High-tech Research and Development ProgramFoundation of Liaoning Province Education AdministrationKey Research and Development Program of Liaoning ProvinceDalian Ocean University
Mots-clésSalinityCatalaseChemistryAnimal scienceScallopBiologyAntioxidantEcologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Philippi (1.00 ± 0.10 cm shell length, 0.75 ± 0.04 cm shell height), a marine clam species. Juveniles were exposed to various pH levels (5.4 - 9.6) and salinities (5 - 35 psu) for up to 20 days at 19 ± 0.5 ˚C. The individual effect of salinity and pH on juveniles were evaluated under pH 8.0 and salinity 30 psu, respectively. The results indicated that the highest survival rates were observed at pH 8.0 (85%, salinity = 30 psu) and salinity 30 psu (95%, pH = 8.0). The survival rates were significantly reduced at extreme pH (≤ 7.2; ≥ 8.4) and salinities (≤ 15; 35 psu). Additionally, oxidative stress was observed in clams exposed to low pH and salinity as indicated by the decreased activities of the antioxidant enzymes catalase (CAT) and superoxide dismutase (SOD). Notably, no significant difference in relative growth rates was observed between salinity 25 and 30 psu, between pH 7.8/8.4 and pH 8.0. Our results provide information on potential impact of pH and salinity changes on economically important bivalve species and may be used to optimize pH and salinity in aquaculture.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,195 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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