Is dietary mercury of neurotoxicological concern to wild polar bears (<i>Ursus maritimus</i>)?
Notice bibliographique
Résumé
Polar bears (Ursus maritimus) are exposed to high concentrations of mercury because they are apex predators in the Arctic ecosystem. Although mercury is a potent neurotoxic heavy metal, it is not known whether current exposures are of neurotoxicological concern to polar bears. We tested the hypotheses that polar bears accumulate levels of mercury in their brains that exceed the estimated lowest observable adverse effect level (20 microg/g dry wt) for mammalian wildlife and that such exposures are associated with subtle neurological damage, as determined by measuring neurochemical biomarkers previously shown to be disrupted by mercury in other high-trophic wildlife. Brain stem (medulla oblongata) tissues from 82 polar bears subsistence hunted in East Greenland were studied. Despite surprisingly low levels of mercury in the brain stem region (total mercury = 0.36 +/- 0.12 microg/g dry wt), a significant negative correlation was measured between N-methyl-D-aspartate (NMDA) receptor levels and both total mercury (r = -0.34, p < 0.01) and methylmercury (r = -0.89, p < 0.05). No relationships were observed among mercury, selenium, and several other neurochemical biomarkers (dopamine-2, gamma-aminobutyric acid type A, muscarinic cholinergic, and nicotinic cholinergic receptors; cholinesterase and monoamine oxidase enzymes). These data show that East Greenland polar bears do not accumulate high levels of mercury in their brain stems. However, decreased levels of NMDA receptors could be one of the most sensitive indicators of mercury's subclinical and early effects.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».