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Enregistrement W1999772592 · doi:10.1021/es062428p

Organochlorine Compounds in Trout from Lakes over a 1600 Meter Elevation Gradient in the Canadian Rocky Mountains

2007· article· en· W1999772592 sur OpenAlexafffundabout
Marc J. Demers, Erin N. Kelly, Jules M. Blais, Frances R. Pick, Vincent L. St. Louis, David W. Schindler

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Conservation Association
Mots-clésTroutElevation (ballistics)Environmental scienceAltitude (triangle)DieldrinHydrology (agriculture)EcologyFish <Actinopterygii>PesticideFisheryBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of altitude on the concentration and composition of organochlorine compounds (OC) in troutwas investigated along an elevation gradient of 1600 m in the Canadian Rocky Mountains. The eight lakes sampled were within or adjacent to national parks in sparsely settled parts of Alberta and British Columbia, thus contaminants were assumed to have derived from long-range atmospheric transport. Concentrations of several OCs in trout increased significantly with lake elevation. In general, these increases were most pronounced for the higher K(ow) pesticides (i.e., dieldrin and DDTs), and less pronounced for lower K(ow) pesticides (e.g., HCHs and HCB) and PCBs. Most OC concentrations in trout were inversely correlated with fish growth rate. Growth rate explained more of the variation for some OCs (particularly PCBs) than lake elevation. Differences in trophic position (indicated by delta15N) explained little of the variation in OC concentration in comparison to other factors such as lake elevation and the growth rate and age of trout. Using principal component analysis (PCA), we identified the importance of lake elevation and octanol/water partition coefficient (K(ow)) to the OC composition of trout.

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 enseignants0,277
Score d'incertitude au seuil0,557

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations34
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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