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Enregistrement W1926944406 · doi:10.1139/as-2015-0004

Mercury concentrations in multiple tissues of Arctic Iceland Gulls (<i>Larus glaucoides</i>) wintering in Newfoundland

2015· article· en· W1926944406 sur OpenAlexafffundvenueabout
Alexander L. Bond, Gregory J. Robertson

Notice bibliographique

RevueArctic Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesMemorial University of Newfoundland
Mots-clésFeatherLarusArcticMercury (programming language)BreedThe arcticGeographyMERCURY EXPOSUREBiologyZoologyFisheryEcologyHerringOceanographyBiomonitoring

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anthropogenic mercury (Hg) emissions are increasing and are potentially of concern for Arctic-nesting seabirds, particularly those that spend part of their year near dense human habitation. Iceland Gulls (Larus glaucoides B. Meyer, 1822) breed in the eastern Canadian Arctic and spend the majority of winter in towns and cities in eastern Newfoundland. We measured Hg in breast feathers, blood plasma, and red blood cells of Iceland Gulls wintering in and around St. John's, Newfoundland and Labrador, from 2011 to 2014. Mercury in blood plasma comprised &lt;10% of the total blood Hg. We found no difference in red blood cell Hg between first-winter and adult birds, which likely reflects their similar feeding habits. Feather Hg in adults was significantly greater than that in first-winter birds because adults had accumulated a greater body Hg burden to excrete (up to a year, compared with a few months' accumulation in first-winter birds). Overall, concentrations were among the lowest found for Larus spp. and Arctic gulls, suggesting that Hg does not pose a risk to Iceland Gulls at the present.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2015
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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