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Enregistrement W2134695704 · doi:10.1002/etc.2883

Increase in mercury in Pacific yellowfin tuna

2015· article· en· W2134695704 sur OpenAlexfundno aff
Paul E. Drevnick, Carl H. Lamborg, Martin J. Horgan

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Toxicology and Chemistry · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNational Science Foundation
Mots-clésMercury (programming language)Yellowfin tunaTunaEnvironmental scienceFisheryOceanographyEnvironmental chemistryBiologyFish <Actinopterygii>ChemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mercury is a toxic trace metal that can accumulate to levels that threaten human and environmental health. Models and empirical data suggest that humans are responsible for a great deal of the mercury actively cycling in the environment at present. Thus, one might predict that the concentration of mercury in fish should have increased dramatically since the Industrial Revolution. Evidence in support of this hypothesis has been hard to find, however, and some studies have suggested that analyses of fish show no change in mercury concentration. By compiling and re-analyzing published reports on yellowfin tuna (Thunnus albacares) caught near Hawaii (USA) over the past half century, the authors found that the concentration of mercury in these fish currently is increasing at a rate of at least 3.8% per year. This rate of increase is consistent with a model of anthropogenic forcing on the mercury cycle in the North Pacific Ocean and suggests that fish mercury concentrations are keeping pace with current loading increases to the ocean. Future increases in mercury in yellowfin tuna and other fishes can be avoided by reductions in atmospheric mercury emissions from point sources.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,216 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations74
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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