Dietary biomagnification of organochlorine contaminants in Alaskan polar bears
Notice bibliographique
Résumé
Concentrations of organochlorine contaminants in the adipose tissue of polar bears ( Ursus maritimus Phipps, 1774) vary throughout the Arctic. The range in concentrations has not been explained fully by bear age, sex, condition, location, or reproductive status. Dietary pathways expose polar bears to a variety of contaminant profiles and concentrations. Prey range from lower trophic level bowhead whales ( Balaena mysticetus L., 1758), one of the least contaminated marine mammals, to highly contaminated upper trophic level ringed seals ( Phoca hispida (Schreber, 1775)). We used δ15N and δ13C signatures to estimate the trophic status of 42 polar bears sampled along Alaska’s Beaufort Sea coast to determine the relationship between organochlorine concentration and trophic level. The δ15N values in the cellular portions of blood ranged from 18.2‰ to 20.7‰. We found strong positive relationships between concentrations of the most recalcitrant polychlorinated biphenyls (PCBs) and δ15N values in models incorporating age, lipid content, and δ13C value. Specifically these models accounted for 67% and 76% of the variation in PCB153 and oxychlordane concentration in male polar bears and 85% and 93% in females, respectively. These results are strong indicators of variation in diet and biomagnification of organochlorines among polar bears related to their sex, age, and trophic position.
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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 ».