Interactive effects of nanoplastics, multi-contaminants, and environmental conditions on prairie aquatic ecosystems: A factorial composite toxicity analysis within a Canadian context
Notice bibliographique
Résumé
Limited data exist on the interactions between nanoplastics (NPs) and co-contaminants under diverse environmental conditions. Herein, a factorial composite toxicity analysis approach (FCTA) was developed to analyze the time-dependent composite effects of NPs (0 ∼ 60 mg/L), copper (Cu, 0.2 ∼ 6 mg/L) and phenanthrene (PHE, 0.001 ∼ 1 mg/L) on microalgae under diverse pH (6.7 ∼ 9.1), dissolved organic matter (DOM, 1.5 ∼ 25.1 mg/L), salinity (1 ∼ 417 mg/L) and temperature (23 ∼ 33 °C) within the Canadian prairie context. The toxic mechanism was revealed by multiple toxic endpoints. The combined toxicity of NPs, Cu and PHE within prairie aquatic ecosystems was assessed by the developed FCTA-multivariate regression model. Contrary to individual effects, NPs exhibited a promotional effect on microalgae growth under complex environmental conditions. Although Cu and PHE were more hazardous, NPs mitigated their single toxicity. Environmental conditions and exposure times significantly influenced the main effects and interactions of NPs, Cu and PHE. The synergistic effect of NPs*Cu and NPs*PHE on microalgae growth became antagonistic with increased pH or DOM. Microalgae in the Souris River, Saskatchewan, were projected to suffer the most toxic effects. Our findings have significant implications for the risk management of NPs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».