Efficacité d'assimilation de Sialis velata pour le nickel et le thallium présents chez ses proies ; importance de la distribution subcellulaire des métaux chez les proies.
Bibliographic record
Abstract
L'activité industrielle a relargué au cours des années de grandes quantités de métaux dans \ndes cours d'eau avoisinants et éloignés des industries. Les animaux aquatiques peuvent \nêtre exposés à ces métaux par l'eau environnante et/ou la nourriture qu'ils ingèrent. Pour \nplusieurs animaux, les métaux viennent majoritairement de leur diète. Nous avons testé \nun indice potentiel de l'efficacité de transfert des métaux entre deux maillons d'une \nchaîne alimentaire: la distribution subcellulaire des métaux dans le maillon inférieur. \nSelon cet indice, si les métaux présents dans les cellules du maillon inférieur se trouvent \ndans le cytosol ou dans les organites, ils devraient être entièrement disponibles pour le \nconsommateur. En revanche, les métaux séquestrés dans des granules ou associés aux \nmembranes cellulaires le seraient beaucoup moins. Nous avons testé cette hypothèse pour \ndeux métaux problématiques au niveau environnemental, le nickel (Ni) et le thallium (Tl). \nDes Chironomus riparius (Insecta, Diptera, Chironomidae) et des Tubifex tubifex \n(Annelida, Oligochaeta, Tubificidae), proies du prédateur Sialis velata (Insecta, \nMegaloptera, Sialidae), ont été contaminés en laboratoire. Par la suite, nous avons utilisé \nun protocole (appliqué précédemment à plusieurs types d'animaux aquatiques) pour \ndistinguer des pools subcellulaires de métaux chez ces proies. Le Ni et le Tl se sont \navérés être principalement liés à des protéines stables à la chaleur dans le cytosol des \ncellules de ces invertébrés. Les efficacités de transfert des deux métaux vers le prédateur \nétaient toutes élevées. Cela implique que le transfert trophique du Ni et du Tl est plutôt \nfacile et que ces deux métaux pourraient se retrouver facilement en haut de la chaîne \nalimentaire. Une augmentation de la proportion de Ni dans les fractions potentiellement \nbiodisponibles était associée à une plus importante assimilation par le prédateur. Par \ncontre, l'efficacité d'assimilation du Tl ne variait pas avec un changement de pourcentage \ndans les fractions dites «biodisponibles ». Si nous comparons ces deux variables pour \nl'ensemble des combinaisons métaux-proies, la distribution subcellulaire s'est avérée être \nun bon indice de l'efficacité d'assimilation pour deux combinaisons proie-métal sur \nquatre. Pour les deux autres combinaisons, l'efficacité de transfert était quelque peu plus \nélevée que le pourcentage des métaux présents dans les fractions sensées être disponibles \nau prédateur. Ces résultats suggèrent qu'une partie des métaux présents dans les granules \nou les débris cellulaires peut potentiellement être assimilable. \nLa facilité de transfert du Ni et du Tl étant importante entre les deux maillons, la diète \ndevrait être prise en considération pour expliquer la prise en charge de ces métaux et les \neffets nocifs qu'ils peuvent avoir chez les animaux aquatiques. \n
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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) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.001 |
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.
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".