Tracking the transformation of persistent organic pollutants in food webs using multi element isotope and enantiomer fractionation
Notice bibliographique
Résumé
In order to track the transformation of persistent organic pollutants (POPs) in food webs, field experiments were conducted at two sites using stable isotope and enantiomer fractionation concepts. The enantiomers of α-hexachlorocyclohexane (α-HCH) were selected as representative compounds for POPs. Isotope and enantiomer fractionation allowed the characterization of α-HCH enantiomer biotransformation processes along trophic levels of the food web - from soil and plants to animal livers, fat tissues and milk. The enrichment of heavy isotopes in soils, plants and sediments as well as the changes of enantiomer fractionation indicate that the biotransformation of α-HCH occurred in these compartments. Moreover, the increase of carbon and chlorine isotopic compositions as well as the changes of enantiomer fractionation of liver, fat tissues and milk demonstrated that the overall HCH exposure was much higher than estimates based on concentration levels, while the isotope and enantiomer fractionation revealed the enantiomer specific enantiomer uptake across the blood-brain barriers. Dual element isotope analysis suggested that complex transformation processes have occurred along the potential food web from the HCH sources over different environmental compartments to animal livers, fat tissues and milk. The results imply that the analyses of stable isotope compositions and concentrations has potential to reconstruct the exposure of higher organisms to POPs.
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 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».