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Enregistrement W2015489694 · doi:10.1021/es7025938

Increasing Perfluoroalkyl Contaminants in East Greenland Polar Bears (<i>Ursus maritimus</i>): A New Toxic Threat to the Arctic Bears

2008· article· en· W2015489694 sur OpenAlexfundno aff
Runé Dietz, Rossana Bossi, Frank F. Rigét, Christian Sonne, Erik W. Born

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePer- and polyfluoroalkyl substances research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesComisión de Investigaciones CientíficasLundbeckfondenCanada Research Chairs
Mots-clésUrsus maritimusArcticThe arcticPolarEnvironmental chemistryPerfluorooctaneAnimal scienceChemistryEnvironmental scienceEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A well-defined subsample of 128 subadult (3-5 years) polar bears (Ursus maritimus) from 19 sampling years within the period 1984-2006 was investigated for perfluoroalkyl contaminants (PFCs). Linear regression analysis of logarithmic-transformed median concentrations showed significant annual increases for PFOS (4.7%), PFNA (6.1%), PFUnA (5.9%), PFDA (4.3%), PFTrA (8.5%), PFOA (2.3%), and PFDoA (5.2%). For four of the PFCs, a LOESS smoother model provided significantly better descriptions, revealing steeper linear annual increases for PFOSA of 9.2% after 1990 and between 18.6 and 27.4% for PFOS, PFDA, and PFTrA after 2000. Concentrations of SigmaPFCs, by 2006, exceeded the concentrations of all conventional OHCs (organohalogen compounds), of which several have been documented to correlate with a number of negative health effects. If the PFC concentrations in polar bears continue to increase with the steepest observed trends, then the lowest no-adverse-effect level (NOAEL) and lowest-adverse-effect level (LOAEL) detected for rats and monkeys will be exceeded in 2014-2024. In addition, the rapidly increasing concentrations of PFCs are likely to cause cumulative and combined effects on the polar bear, compounding the already detected threats from OHCs.

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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,077

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations140
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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