Sex ratios in the arctic—do man‐made chemicals matter?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objective was to analyze the variation of secondary sex ratios across the Arctic and to estimate the time trend. The rationale for this was claims in news media that, in the Arctic, sex ratios have become reduced due to exposure to anthropogenic contaminants in the environment. METHODS: Data was collected from 27 circumpolar jurisdictions from public websites of the eight Arctic countries. Sex ratios at birth were calculated for each jurisdiction and each available year. Linear regression models of the sex ratios across time were fit within each jurisdiction to estimate the change in sex ratio over time. RESULTS: All male:female sex ratios were close to 1.05 with time trends close to 0. In a Bayesian hierarchical model overall sex ratio was estimated at 1.054 (95% confidence interval 1.048, 1.058). The estimate for the 10-year slope across all jurisdictions was 0.0010 (95% confidence interval -0.0021, 0.0046). Separate analyses of indigenous populations in Alaska and Greenland gave similar results and similar sex ratios were found among Greenland Inuit in 1900 and today. CONCLUSIONS: The absence of deviation of the secondary sex ratio in any of the Arctic jurisdictions indicates that the contaminants that are present are not disrupting endocrine systems to the extent that sex ratios are being affected.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».