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Enregistrement W4392014631 · doi:10.32920/25254523

Investigating the Sublethal Effects of Cannabis sativa on Earthworms and Trematode Cercariae

2024· preprint· en· W4392014631 sur OpenAlexaff
Andrew Williams

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect Pest Control Strategies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlatwormBiologyCannabis sativaIngestionInvertebrateEarthwormToxicologyHormesisZoologyBotanyEcologyEndocrinologyOxidative stress

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Rising demand for <em>Cannabis sativa</em> production and use has resulted in recent rapid widespread legalization and large-scale production. Due to its abundance and variety of unique secondary metabolites, <em>C. sativa</em> cultivation could pose a risk to natural terrestrial and aquatic environments. Currently, its general effects on invertebrate animals are not well studied beyond lethality. Here, I investigated how ingestion of <em>C. sativa</em> plant material affected the growth, mortality, and behaviour of an earthworm species. Earthworms that fed on <em>C. sativa</em> gained less weight and took longer to escape from an external heat stimulus. However, mortality and escape behaviour from an external light stimulus were not affected. I also investigated if exposure to aqueous cannabinoids affected the activity and longevity of free-swimming infectious cercariae of trematode (flatworm) parasites. Neither high nor low concentrations of cannabinoid solutions had any effects. Exposure to <em>C. sativa</em> could thus have some effects on non-target organisms.</p>

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 enseignants0,592
Score d'incertitude au seuil0,975

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,205 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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