Les amphipodes (Hyalella azteca) et le zooplancton comme sentinelles des éléments de terres rares, de l’uranium et du thorium dans une région minière nordique contaminée par l’arsenic
Bibliographic record
Abstract
L’augmentation de la demande mondiale en éléments de terres rares (ETR) devrait se poursuivre au cours des prochaines décennies en raison de leurs utilisations répandues dans les nouvelles technologies. La région de Yellowknife (T.N.-O.), historiquement contaminée par l’arsenic (As), se situe à proximité de la première mine d’ETR du Canada, la mine de Nechalacho, et présente des conditions complexes susceptibles d’influencer la biodisponibilité et l’accumulation des ETR, ainsi que de l’uranium (U) et du thorium (Th), chez les organismes aquatiques. Nous avons évalué le potentiel de l’amphipode Hyalella azteca et du zooplancton en tant qu’outils de biosurveillance environnementale des ETR, de l’U, du Th et de l’As dans dix lacs de la région de Yellowknife en tenant compte de la physicochimie de l’eau, de la spéciation des métaux et de la contamination historique. Dans les lacs échantillonnés, les concentrations de lanthane (La) étaient parmi les plus faibles rapportées dans les eaux douces canadiennes (0,01-0,07 nmol L-1). Dans le zooplancton, la bioaccumulation de La a été influencée négativement par les paramètres physicochimiques (la composante protéique (C5) de la matière organique dissoute, le pH et le phosphate), tandis que l’accumulation d’U était fortement liée aux concentrations d’ions libres d’uranyle (UO22+) et le carbone organique dissous a réduit l’accumulation de Th. Chez H. azteca, les concentrations de La, d’U et de Th dans les sédiments littoraux permettent de prédire leur bioaccumulation, et l’accumulation d’U a été réduite par la complexation par les carbonates dans l’eau. L’expérience de désorption révèle que le Fe prédit fortement l’accumulation de La, indépendamment du traitement à l’EDTA, suggérant que leur association n’est pas uniquement liée à l’adsorption. De plus, l’arséniate (As(V)) dans les eaux de surface s’est révélé être un ligand compétiteur important, limitant la disponibilité et la bioaccumulation de La, U et Th chez H. azteca. L’accumulation d’As chez les deux taxons a été expliquée par l’As(V), mais aussi par les concentrations d’As dans les sédiments littoraux chez les amphipodes. Dans l’ensemble, ces résultats améliorent la compréhension des processus clés contrôlant la prise en charge du La, de l’U, du Th et de l’As et offrent un cadre pour l’évaluation des risques environnementaux liés à l’extraction des ETR dans les écosystèmes aquatiques, particulièrement dans les régions contaminées en arsenic.
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 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 | 0.000 |
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".