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Enregistrement W4416181387 · doi:10.1139/er-2025-0181

Interactions between lake dissolved organic matter and heavy metals: implications for ecological risk assessment

2025· article· en· W4416181387 sur OpenAlexvenueno aff
L. Li, Mingying Dong, Lizhi He, Hanbo Chen, Minda Yu, Williamson Gustave, Boling Li, Feng He

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Reviews · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDissolved organic carbonBiogeochemical cycleAquatic ecosystemOrganic matterFunctional groupEcosystemNatural organic matterPhotoexcitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dissolved organic matter (DOM) plays a key role in influencing the environmental behavior of heavy metals in lake ecosystems. Through mechanisms such as complexation, ion exchange, and physical adsorption, DOM regulates the speciation, transport, and bioavailability of heavy metals, thereby shaping their ecological risks and fate. Here, we provide a comprehensive review of the sources and molecular composition of lake DOM, with particular attention to humic substances, proteins, and polysaccharides, and highlight the importance of functional groups such as carboxyl group and phenolic hydroxyl group in metal binding. The mechanisms of DOM-heavy metal interactions are discussed in detail. These include σ-ligand bonding, which relies on the donation of lone pair electrons from O/N-containing functional groups to metal orbitals. Also covered are π–d electron interactions, often initiated by photoexcitation of aromatic moieties in DOM to facilitate electron transfer, and multi-site adsorption, a process governed by the combined effects of electrostatic attraction, hydrogen bonding, and the porous structure of DOM. Additionally, the effects of environmental factors (temperature, pH, and light) and biological factors (microbial activity and aquatic plant decomposition) on DOM-heavy metal dynamics are examined. Although substantial progress has been made, key challenges remain in understanding the microscale mechanisms, capturing real-time changes in natural waters, and assessing long-term ecological impacts. Future research should prioritize multi-scale approaches. This entails employing advanced techniques like Fourier-transform ion cyclotron resonance mass spectrometry to elucidate molecular mechanisms, while also advancing in situ monitoring technologies and establishing long-term observation networks to resolve real-time dynamics and assess cumulative ecological impacts. This review provides a theoretical basis for understanding DOM-heavy metal interactions and supports future efforts in ecological risk assessment and the sustainable management of lake environments.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,402
Score d'incertitude au seuil0,996

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,258 · 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.

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

Citations12
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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