Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Synopsis Species of filter-feeding invertebrates are exposed to natural oil droplets or petroleum oil droplets in water, and many species feed on these droplets. Here, we investigate oil droplet capture by benthic tunicates. We used videography, dissections, and tetramethylrhodamine isothiocyanate (TRITC) fluorescence microscopy to study the capture of oil droplets by 10 different species of tunicate. Eight of nine species fed on waste motor oil demonstrating that it is a general phenomenon. The exception was Clavelina huntsmani. Corella willmeriana fed on light crude oil based on evidence of droplets in the branchial basket, gut, and feces. These results demonstrate that tunicates can provide an entry for oils into marine food webs. A further experiment found that Styela gibbsii fed on emulsions of fish, canola, marine 10W-30, semi-synthetic 2-cycle, and waste 5W-20 oil in filtered seawater and unfiltered seawater. It showed no selectivity despite differences in chemistry, density, viscosity, and interfacial tensions. Finally, the size distribution of oil droplets captured by S. gibbsii and Ciona intestinalis were compared to the feeding trial emulsions and found to be significantly narrower, and on the smaller end of the range. This study provides some general insights into oil droplet capture by tunicates, the mechanics of droplet capture, the absence of selection based on the type of oil, and oil droplet size capture. Tunicates are some of the most ubiquitous and abundant animals in the world’s oceans and the pelagic species significantly alter global carbon cycles. Here, we show that benthic species, common on docks and wharves, ingest natural occurring and engine oils, offering a new puzzle piece in our knowledge on the bioaccumulation and trophic transfer of oils in marine food networks.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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 découle