Mercury, Food Webs, and Marine Mammals: Implications of Diet and Climate Change for Human Health
Notice bibliographique
Résumé
We modeled the flow of methyl mercury, a toxic global pollutant, in the Faroe Islands marine ecosystem and compared average human methyl mercury exposure from consumption of pilot whale meat and fish (cod, Gadus morhua) with current tolerable weekly intake (TWI) levels. Under present conditions and climate change scenarios, methyl mercury increased in the ecosystem, translating into increased human exposure over time. However, we saw greater changes as a result of changing fishing mortalities. A large portion of the general human population exceed the TWI levels set by the World Health Organization [WHO; 1.6 microg/kg body weight (bw)], and they all exceed the reference dose (RfD) of 0.1 microg/kg bw/day set by the U.S. Environmental Protection Agency (EPA; equivalent to a TWI of 0.7 microg/kg bw). As a result of an independent study documenting that Faroese children exposed prenatally to methyl mercury had reduced cognitive abilities, pregnant women have decreased their intake of whale meat and were below the TWI levels set by the WHO and the U.S. EPA. Cod had approximately 95% lower methyl mercury concentrations than did pilot whale. Thus, the high and harmful levels of methyl mercury in the diet of Faroe Islanders are driven by whale meat consumption, and the increasing impact of climate change is likely to exacerbate this situation. Significantly, base inflow rates of mercury into the environment would need to be reduced by approximately 50% to ensure levels of intake below the WHO TWI levels, given current levels of whale consumption.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».