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Enregistrement W4410722171 · doi:10.3390/toxics13060432

Metal Exposure, Bioaccumulation, and Toxicity Assessment in Sediments from the St. Lawrence River Before and After Remediation Using a Resuspension Technique

2025· article· en· W4410722171 sur OpenAlexafffund
Masoumeh Javid, Catherine N. Mulligan, Marie‐Paule Lefranc, Maikel Rosabal

Notice bibliographique

RevueToxics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConcordia University
Mots-clésBioaccumulationEnvironmental chemistryEnvironmental remediationEcotoxicologySedimentHyalella aztecaBioavailabilityEnvironmental scienceChironomus ripariusPollutantContaminationChemistryEcologyBiologyAmphipodaMidgeCrustacean

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

, evaluated the effects of exposure to heavy metal-contaminated sediments collected from the study area under three conditions: before remediation, after remediation, and suspended particulate matter (SPM). The selected toxicity tests allowed for the evaluation of biological responses across varying concentrations of heavy metals. Statistical analysis revealed no significant differences in survival or growth between sediment-exposed organisms and controls for either species. In addition, bioaccumulation of Cr, Ni, Cu, Zn, As, Cd, and Pb in both organisms was assessed and compared among the sediment conditions and the control. No statistically significant differences in tissue metal concentrations were found between organisms exposed to sediments from the study area and those in control conditions. Sequential extraction analysis indicated that a substantial proportion of metals in the sediments were bound in stable, non-bioavailable forms. These findings are consistent with the observed biological responses, as low levels of bioavailable metals corresponded with the absence of toxic effects. Together, the data confirm that the sediments, regardless of remediation stage or particle fraction, posed no significant biological risk under the conditions tested.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,383

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
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