Phosphorus Availability Alters the Effects of Silver Nanoparticles on Periphyton Growth and Stoichiometry
Notice bibliographique
Résumé
Exposure to silver nanoparticles (AgNPs) may alter the structure and function of freshwater ecosystems. However, there remains a paucity of studies investigating the effects of AgNP exposure on freshwater communities in the natural environment where interactions with the ambient environment may modify AgNP toxicity. We used nutrient diffusing substrates to determine the interactive effects of AgNP exposure and phosphorus (P) enrichment on natural assemblages of periphyton in three Canadian Shield lakes. The lakes were all phosphorus poor and spanned a gradient of dissolved organic carbon availability. Ag slowly accumulated in the exposed periphyton, which decreased periphyton carbon and chlorophyll a content and increased periphyton C:P and N:P in the carbon rich lakes. We found significant interactions between AgNP and P treatments on periphyton carbon, autotroph standing crop and periphyton stoichiometry in the carbon poor lake such that P enhanced the negative effects of AgNPs on chlorophyll a and lessened the impact of AgNP exposure on periphyton stoichiometry. Our results contrast with those of other studies demonstrating that P addition decreases metal toxicity for phytoplankton, suggesting that benthic and pelagic primary producers may react differently to AgNP exposure and highlighting the importance of in situ assays when assessing potential effects of AgNPs in fresh waters.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».