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Record W4289548188

Des diatomées au menu ! Préférences gastronomiques de larves de chironomes, et impact d'une contamination toxique

2018· preprint· fr· W4289548188 on OpenAlexaff
Julie Neury‐Ormanni, Caroline Doose, Floriane Demailly, Betty Chaumet, Nicolás Mazzella, Nabil Majdi, Jacky Vedrenne, Walter Traunspurger, Soizic Morin

Bibliographic record

VenueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2018
Typepreprint
Languagefr
FieldMaterials Science
TopicDiatoms and Algae Research
Canadian institutionsInstitut National de la Recherche Scientifique
Fundersnot available
KeywordsPesticideContaminationLarvaEnvironmental scienceEnvironmental chemistryEcologyBiologyChemistry
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

/ Les diatomées benthiques constituent une source alimentaire de choix pour la microméiofaune des biofilms. Le régime alimentaire traduit un compromis entre dépense d'énergie pour la capture et l'assimilation des proies, et apport nutritif par l'alimentation. La qualité nutritive des microalgues peut varier entre espèces (composition en acides gras, par exemple), mais également être impactée en cas de pollution toxique : altération du contenu lipidique et/ou accumulation intracellulaire des contaminants. Pour déterminer les préférences alimentaires de larves de chironomes (tribu des Tanytarsinae) et leurs modifications éventuelles en cas de contamination des proies, deux expériences complémentaires ont été mises en oeuvre afin de : i) quantifier la consommation (taux d'ingestion) des chironomes en présence d'une seule source de nourriture à volonté, et ii) déterminer le choix des proies (sélectivité ou non) des chironomes dans un dispositif de « cafétéria » (choix simultané possible entre diverses sources). Pour ces expériences, quatre cultures de microalgues ont été utilisées : une algue verte et trois diatomées de dimensions individuelles variables. Les chironomes ont eu accès ad libitum aux algues (concentrations cellulaires élevées), dans un milieu sain ou contaminé par un herbicide, un insecticide, ou leur mélange, à des concentrations environnementales. En conditions témoin, les taux de broutage les plus élevés (en termes de biomasse ingérée) ont été observés en faveur de Gomphonema, en conditions de monodiète. La contamination de la nourriture par les pesticides a modifié significativement les taux d'ingestion de chaque microalgue : pour chaque source de nourriture, la biomasse ingérée par chironome était significativement réduite en présence de l'insecticide en lien avec une mortalité accrue des consommateurs, et des survivants amorphes. En présence de pesticides, le comportement alimentaire des chironomes a également été modifié. En conditions témoins, les chironomes présentaient une certaine sélectivité (préférence pour la forme tératogène de Gomphonema), pouvant s'expliquer par ses grandes dimensions et son contenu riche en oméga 3. En présence d'herbicide ou d'insecticide, au contraire, les chironomes avaient tendance à diversifier les sources de nourriture, pouvant traduire une compensation de la perte de qualité de la nourriture par une diversification des apports. L'énergie consacrée à la recherche de nourriture était également impactée, de manière variable selon le contaminant. Ces résultats illustrent, pour un réseau trophique simplifié, la propagation des impacts de pesticides de la nourriture vers les consommateurs. Ils soulignent la nécessité de prendre en compte l'altération de la qualité des microalgues et le transfert potentiel des contaminants dans l'évaluation du risque lié aux pesticides, pour l'environnement aquatique.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.007
Threshold uncertainty score0.015

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

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.

Opus teacher head0.019
GPT teacher head0.286
Teacher spread0.267 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2018
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