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Enregistrement W2096963039 · doi:10.1139/er-2013-0072

Mercury and marine birds in Arctic Canada: effects, current trends, and why we should be paying closer attention

2014· article· en· W2096963039 sur OpenAlexafffundvenueabout
Jennifer F. Provencher, Mark L. Mallory, Birgit M. Braune, Mark R. Forbes, H. Grant Gilchrist

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Reviews · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensAcadia UniversityCarleton University
Organismes subventionnairesAboriginal Affairs and Northern Development CanadaAssociation of Canadian Universities for Northern StudiesAcadia UniversityNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaArctic Institute of North America
Mots-clésMercury (programming language)BiomonitoringWildlifeMarine ecosystemEcosystemArcticEcosystem healthEcologyEnvironmental scienceSentinel speciesBiologyEcosystem services

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mercury (Hg) is a naturally occurring trace element that is also a by-product of anthropogenic activities and, in its methylated form, it is a neurotoxin that can have adverse effects on wildlife. The toxicity of Hg for humans, wildlife, and ecosystem health merits monitoring of its concentrations by various sampling means. Marine birds are widely used as indicators of ecosystem health, including biomonitoring of Hg in the Arctic. Since the mid-1970s, Hg concentrations in marine birds have been monitored across the Canadian North. Current Hg burdens in most northern marine bird species are below levels associated with health concerns, but several species have concentrations that are at or near levels associated with impaired reproduction. Arctic marine birds in Canada may be particularly at risk from increasing Hg levels associated with changing climatic conditions and long-term Hg deposition patterns. Research on marine birds should, therefore, continue to focus on spatial and temporal patterns of Hg contamination, assessing levels and biological effects in species that are experiencing high concentrations, and among species that are widely harvested due to the possible implications for human health.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations63
Publié2014
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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