Teeth as biomonitors of soft tissue mercury concentrations in beluga, <i>Delphinapterus leucas</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper reports relationships between bulk Hg concentrations in the tooth cementum and soft tssues of fee-living beluga (Delphinapterus leucas). Total Hg levels were determined in slivers of cementum using a solid-sample Hg analyzer, a recent advance in Hg analysis that avoids acid predigestion. Tooth Hg concentrations ranged up to about 350 ng/g dry weight and were significantly correlated with Hg levels in kidneys, liver, muscle, and muktuk (skin) and with the age of the animals. The Hg/Se ratio in liver, the organ with the highest Hg concentrations, may have been an important determinant of tooth Hg. At hepatic Hg/Se molar ratios ≥0.6, tooth Hg increased steeply, suggesting that Hg in teeth may reflect physiologically available Hg that was not bound in the liver and that was circulating in the bloodstream. This Hg/Se ratio was exceeded in most beluga aged ≥20 years. The results indicate that teeth can be used as biomonitors to reconstruct temporal and geographic trends in the soft tissue Hg concentrations of beluga, provided that the age structures of the different populations are known.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».