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Enregistrement W2074166081 · doi:10.1021/es0115060

Variation in Organochlorine Bioaccumulation by a Predatory Fish; Gender, Geography, and Data Analysis Methods

2002· article· en· W2074166081 sur OpenAlexafffundabout
Thomas A. Johnston, Aaron T. Fisk, D. Michael Whittle, Derek C. G. Muir

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaMinistry of Natural Resources
Mots-clésBioaccumulationStizostedionFish <Actinopterygii>EcologyBiologyCovariateEnvironmental scienceZoologyFisheryStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SigmaPCB and p,p'-DDE levels within and among walleye (Stizostedion vitreum) populations were examined to determine how the method of data analysis could influence the interpretation of (i) gender differences and (ii) geographic variation. In the lower Great Lakes (Huron, Erie, and Ontario) whole-body burdens of both contaminants tended to increase with body mass at a faster rate in males than in females. Thus, males generally had higher burdens than females at large body sizes but not at small body sizes. This result was not strongly influenced by the method of expressing contaminant level (burden, wet mass concentration, or lipid mass concentration) but was influenced by the choice of covariate (body mass, body length, or age) in some cases. Mean sigmaPCB and p,p'-DDE concentrations of walleye muscle declined along a gradient from the lower Great Lakes to the Northwest Territories. Analyses using means adjusted for age yielded a stronger contrast between Great Lakes and non-Great Lakes populations than analyses using means adjusted for body length. The gender composition of fish samples and the type and level of covariate used in statistical analyses should be considered in studies of spatiotemporal variation in organochlorine bioaccumulation in fish.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations50
Publié2002
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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