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Enregistrement W2141690743 · doi:10.1371/journal.pone.0102244

Temporal Variation in Fish Mercury Concentrations within Lakes from the Western Aleutian Archipelago, Alaska

2014· article· en· W2141690743 sur OpenAlexfundno aff
Leah A. Kenney, Collin A. Eagles‐Smith, Joshua T. Ackerman, Frank A. von Hippel

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWestern Ecological Research Center, U.S. Geological SurveyNational Research Council CanadaMassachusetts Department of Fish and GameU.S. Geological SurveyUniversity of Alaska AnchorageAlaska Department of Fish and Game
Mots-clésSticklebackGasterosteusArchipelagoMercury (programming language)FisheryBiologyDry weightEcologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We assessed temporal variation in mercury (Hg) concentrations of threespine stickleback (Gasterosteus aculeatus) from Agattu Island, Aleutian Archipelago, Alaska. Total Hg concentrations in whole-bodied stickleback were measured at two-week intervals from two sites in each of two lakes from June 1 to August 10, 2011 during the time period when lakes were ice-free. Across all sites and sampling events, stickleback Hg concentrations ranged from 0.37-1.07 µg/g dry weight (dw), with a mean (± SE) of 0.55 ± 0.01 µg/g dw. Mean fish Hg concentrations declined by 9% during the study period, from 0.57 ± 0.01 µg/g dw in early June to 0.52 ± 0.01 µg/g dw in mid-August. Mean fish Hg concentrations were 6% higher in Loon Lake (0.56 ± 0.01 µg/g dw) than in Lake 696 (0.53 ± 0.01 µg/g dw), and 4% higher in males (0.56 ± 0.01 µg/g dw) than in females (0.54 ± 0.01 µg/g dw). Loon Lake was distinguished from Lake 696 by the presence of piscivorous waterbirds during the breeding season. Mercury concentrations in stickleback from Agattu Island were higher than would be expected for an area without known point sources of Hg pollution, and high enough to be of concern to the health of piscivorous wildlife.

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)0,000
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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations11
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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