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Enregistrement W2127990479 · doi:10.1002/etc.3001

Influence of in ovo mercury exposure, lake acidity, and other factors on common loon egg and chick quality in Wisconsin

2015· article· en· W2127990479 sur OpenAlexaff
Kevin P. Kenow, Michael W. Meyer, Ronald Rossmann, Brian R. Gray, Michael T. Arts

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Toxicology and Chemistry · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesU.S. Geological SurveyWisconsin Department of Natural ResourcesU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésMercury (programming language)In ovoMERCURY EXPOSUREBiologyAnimal scienceSeleniumMethylmercuryEcologyZoologyEnvironmental chemistryChemistryFisheryBioaccumulationBiomonitoring

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A field study was conducted in Wisconsin (USA) to characterize in ovo mercury (Hg) exposure in common loons (Gavia immer). Total Hg mass fractions ranged from 0.17 µg/g to 1.23 µg/g wet weight in eggs collected from nests on lakes representing a wide range of pH (5.0-8.1) and were modeled as a function of maternal loon Hg exposure and egg laying order. Blood total Hg mass fractions in a sample of loon chicks ranged from 0.84 µg/g to 3.86 µg/g wet weight at hatch. Factors other than mercury exposure that may have persistent consequences on development of chicks from eggs collected on low-pH lakes (i.e., egg selenium, calcium, and fatty acid mass fractions) do not seem to be contributing to reported differences in loon chick quality as a function of lake pH. However, it was observed that adult male loons holding territories on neutral-pH lakes were larger on average than those occupying territories on low-pH lakes. Differences in adult body size of common loons holding territories on neutral-versus low-pH lakes may have genetic implications for differences in lake-source-related quality (i.e., size) in chicks. The tendency for high in ovo Hg exposure and smaller adult male size to co-occur in low-pH lakes complicates the interpretation of the relative contributions of each to resulting chick quality.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,184

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations14
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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