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Enregistrement W2136452586 · doi:10.1098/rsbl.2010.0156

DNA barcodes reveal species-specific mercury levels in tuna sushi that pose a health risk to consumers

2010· article· en· W2136452586 sur OpenAlexaboutno aff
Jacob H. Lowenstein, Joanna Burger, Christian Jeitner, George Amato, Sergios‐Orestis Kolokotronis, Michael Gochfeld

Notice bibliographique

RevueBiology Letters · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health Sciences
Mots-clésTunaBiologyThunnusFisheryMercury (programming language)European unionScombridaeZoologyFish <Actinopterygii>Business

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Excessive ingestion of mercury--a health hazard associated with consuming predatory fishes--damages neurological, sensory-motor and cardiovascular functioning. The mercury levels found in Bigeye Tuna (Thunnus obesus) and bluefin tuna species (Thunnus maccoyii, Thunnus orientalis, and Thunnus thynnus), exceed or approach levels permissible by Canada, the European Union, Japan, the US, and the World Health Organization. We used DNA barcodes to identify tuna sushi samples analysed for mercury and demonstrate that the ability to identify cryptic samples in the market place allows regulatory agencies to more accurately measure the risk faced by fish consumers and enact policies that better safeguard their 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 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)0,001
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 enseignants0,342
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations103
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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