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Enregistrement W1990629688 · doi:10.1021/es049548m

Global Assessment of Polybrominated Diphenyl Ethers in Farmed and Wild Salmon

2004· article· en· W1990629688 sur OpenAlexaff
Ronald A. Hites, Jeffery A. Foran, Steven J. Schwager, Barbara A. Knuth, M. Coreen Hamilton, David O. Carpenter

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensPublic Works and Government Services Canada
Organismes subventionnairesEuropean CommissionPew Charitable Trusts
Mots-clésChinook windPolybrominated diphenyl ethersBioaccumulationTrophic levelOncorhynchusPesticidePolybrominated BiphenylsPredationFisheryPersistent organic pollutantFood webWildlifeBiologyOrganochlorine pesticideContaminationEcologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have shown recently that levels of persistent, bioaccumulative contaminants (polychlorinated biphenyls, dioxins, and several chlorinated pesticides) are significantly higher in farmed than in wild salmon and that European farm-raised salmon have significantly greater toxic contaminant loads than those raised in North and South America. In this paper, we extend these results to polybrominated diphenyl ethers (PBDEs) and show that farm-raised salmon have higher levels of these compounds than wild salmon. We also show that farm-raised salmon from Europe have higher PBDE levels than those raised in North America and that both European and North American farm-raised salmon have higher PBDE levels than those farm-raised in Chile. Among the species of wild salmon, chinook had significantly elevated PBDE levels relative to the other wild species. These elevated PBDE levels may be related to chinook's feeding behavior and trophic level. Among all of the wild species we studied, chinook tend to feed higher in the food web throughout their adult life and grow to be larger individuals.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,239 · 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'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

Citations301
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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