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Enregistrement W1969295507 · doi:10.1021/es051800i

A Bioenergetic Biomagnification Model for the Animal Kingdom

2006· article· en· W1969295507 sur OpenAlexafffund
Adrian M.H. deBruyn, Frank A. P. C. Gobas

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiomagnificationEcologyBiologyBioaccumulationContext (archaeology)BioenergeticsOrganismRange (aeronautics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Species vary greatly in the degree to which they accumulate dietary contaminants. Bioenergetic processes play a key role in chemical uptake and elimination, and interspecific variation in bioaccumulation can be attributed in large part to variation in how species feed, digest, and allocate energy. We present a quantitative treatment of this relationship for the entire animal kingdom. We derive a model to predict the biomagnification factor for nonmetabolizable, slowly eliminated chemicals, BMF(max). We test the model with observed biomagnification factors and independently derived bioenergetic parameters for a diverse suite of species, including herbivores and carnivores, heterotherms and homeotherms, vertebrates and invertebrates, adults and juveniles, domestic/laboratory animals and wild individuals from freshwater, marine, and terrestrial environments. The model successfully predicts species-specific BMF(max) values across this range of taxa, with values ranging from less than 1 in caterpillars to nearly 100 in some carnivores. In addition, we make novel predictions of BMF(max) for several taxa for which no measured bioaccumulation data are available. Our analysis provides new insights into the role of ecology in chemical dynamics across the animal kingdom, providing a general framework for understanding how characteristics of an organism and its ecological context influence the degree to which that organism accumulates chemicals present in its diet.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,206 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations76
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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