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Enregistrement W2045471684 · doi:10.1590/1809-4392200332338

Presence of oOrganophosphate Insecticides in fish of the Amazon River

2003· article· en· W2045471684 sur OpenAlexafffund
Nicolas Soumis, Marc Lucotte, Delaine SAMPAIO, Diane C. ALMEIDA, Dalie Giroux, Silmara da Conceição Morais, Pierre Pichet

Notice bibliographique

RevueActa Amazonica · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Toxicology and Ecotoxicology
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesUniversidade Federal do ParáNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInternational Development Research CentreUniversité du Québec à Montréal
Mots-clésMalathionChlorpyrifosParathion methylOrganophosphateToxicologyFish <Actinopterygii>Animal sciencePesticideParathionBiologyEcologyFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Trace levels of three organophosphate insecticides (OPI) were detected in eight fish species from the region of Santarém, State of Pará, Brazil. Individual concentrations of OPI in fish ranged from less than the detection limit to 2,1 ppb. Mean concentrations of chlorpyrifos, malathion, and methyl-parathion were 0,3 ± 0,3, 0,1 ± 0,1, and 0,3 ± 0,3 ppb, respectively. Pellona flavipinnis, the largest and fattest piscivorous species analyzed, was the most contaminated. Since an inhabitant of this Amazonian region consumes 220 g of fish per day on average, ingested doses of chlorpyrifos, malathion, and methyl-parathion may reach up to 308, 220, and 462 ng·d-1, respectively. Compared to acceptable daily intakes (ADI), quantities of OPI absorbed via fish consumption on a daily basis are far below deleterious levels. We estimated that even considering the highest OPI contents detected, the average daily fish consumption of anadult of 60 kg would have to increase by ca. 1 950, 5 450, and 2 600 times to reach ADI of chlorpyrifos, malathion, and methyl-parathion, respectively. Neither fish diet nor fish lipid content enabled us to completely explain the interspecific differences observed.

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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,057

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations20
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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