Persistent Organic Pollutants in British Columbia Grizzly Bears: Consequence of Divergent Diets
Notice bibliographique
Résumé
Nitrogen and carbon stable isotope signatures in growing hair reveal that while some British Columbia grizzly bears (Ursus arctos horribilis) rely entirely on terrestrial foods, others switch in late summer to returning Pacific salmon (Oncorynchus spp.). Implications for persistent organic pollutant (POP) concentrations and patterns measured in the two feeding groups of grizzly bears were profound. While the bears consuming a higher proportion of terrestrial vegetation ("interior" grizzlies) exhibited POP patterns dominated bythe more volatile organochlorine (OC) pesticides and the heavier polybrominated diphenyl ethers (PBDEs: e.g., BDE-209), the bears consuming salmon were dominated by the more bioaccumulative POPs (e.g., DDT, chlordanes, and BDE-47). The ocean-salmon-bear pathway appeared to preferentially select for those contaminants with intermediate partitioning strength from water into lipid (log Kow approximately 6.5). This pattern reflects an optimum contaminant log Kow range for atmospheric transport, deposition into the marine environment, uptake into marine biota, accumulation through the food web, and retention in the bear tissues. We estimate that salmon deliver 70% of all OC pesticides, up to 85% of the lower brominated PBDE congeners, and 90% of PCBs found in salmon-eating grizzly bears, thereby inextricably linking these terrestrial predators to contaminants from the North Pacific Ocean.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».