Modeling biomagnification and metabolism of contaminants in harp seals of the Barents Sea
Notice bibliographique
Résumé
A simple fugacity-based bioaccumulation model is presented for harp seals (Phoca groenlandica), which feed primarily on polar cod (Boreogadus saida) and a pelagic crustacean (Themisto libellula). Using concentration data reported for 15 polychlorinated biphenyl (PCB) congeners and 27 pesticides in the food and blubber of harp seals from the Barents Sea, the model was used to determine biomagnification factors and metabolic half-lives as well as rates of contaminant uptake and loss processes in seals, including a discussion of uncertainty in biomagnification factors and half-lives. Examination of the model output shows considerable, but highly variable, biomagnification attributable to differences in metabolic rates. It is suggested that two biomagnification factors can be defined and should be used in such assessments, one based on concentration ratios and the other on fugacity ratios or lipid-normalized concentrations. A maximum biomagnification factor specific to the seal is deduced using biomagnification data for the most persistent substances, and from this, metabolic half-lives are estimated for all substances. The approach can be applied to other biomagnification situations, thus quantifying metabolic half-lives as a function of the properties of the bioaccumulating substance and ultimately its molecular structure and the physiological characteristics of the consuming animal.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».