Réponses de trois espèces sentinelles aquatiques à la contamination en métaux traces dans deux rivières de l'Abitibi, Québec
Bibliographic record
Abstract
La métallothionéine (MT) est un ligand protéinique intracellulaire important à cause de son implication dans les processus de régulation des métaux traces essentiels et non-essentiels. Bon nombre de travaux ont été conduits en laboratoire pour bien comprendre les mécanismes de synthèse de cette protéine, mais les études réalisées en milieu aquatique sont beaucoup plus rares, particulièrement dans les rivières (milieu lotique). Dans ce contexte, la présente étude avait deux objectifs principaux : (1) identifier en milieu lotique les métaux traces (argent "Ag", cadmium "Cd", cuivre "Cu", nickel "Ni", plomb "Pb" et zinc "Zn") susceptibles d'induire la synthèse de la MT chez trois espèces sentinelles, soit le mollusque bivalve Pyganodon grandis, la larve d'éphémère Hexagenia limbata et le grand brochet du nord Esox lucius ; (2) définir les variables physico-chimiques ou toxicologiques pouvant influencer la prise en charge des métaux traces et conséquemment les concentrations en MT chez le mollusque P. grandis et l'éphémère H. limbata. Deux rivières de la région de l'Abitibi ont été échantillonnées à l'été 2001 afin de récolter les espèces sentinelles à 21 stations. Les concentrations en métaux traces, ainsi qu'en métallothionéine, ont été mesurées dans les branchies des mollusques, dans le rein des brochets et dans le corps entier des éphémères. La métallothionéine a été mesurée à l'aide d'une technique de saturation au mercure. D'après nos résultats, le cadmium tissulaire semble être le meilleur prédicteur de la concentration de MT chez les trois espèces sentinelles. Cependant, l'implication d'autres métaux est également possible. Dans le cas de P. grandis, la concentration de manganèse (Mn) dans les sédiments pourrait influencer la prise en charge du Cd et la synthèse de MT.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".