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Enregistrement W2147410583 · doi:10.1002/jwmg.430

Mercury in waterfowl from a contaminated river in Virginia

2012· article· en· W2147410583 sur OpenAlexaboutno aff
Daniel A. Cristol, Lucas Savoy, David C. Evers, Chris Perkins, Robert J. Taylor, Claire W. Varian‐Ramos

Notice bibliographique

RevueJournal of Wildlife Management · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWaterfowlMercury (programming language)WildlifeAnasAnatidaeFisheryBrantaGooseWetlandEnvironmental scienceGeographyEcologyEnvironmental protectionBiologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Many bodies of water around the world are contaminated with mercury from historic industrial and mining activities or ongoing atmospheric deposition, resulting in numerous fish consumption advisories. However, concerns about mercury have only rarely led to consumption advisories on waterfowl. In contrast with fish, waterfowl frequently disperse long distances to new watersheds, so hunters and wildlife managers do not know whether waterfowl at a pristine site have spent time at a contaminated site elsewhere. We sampled tissue mercury concentrations of mallards (Anas platyrhynchos), wood ducks (Aix sponsa), and Canada geese (Branta canadensis) at a site contaminated with mercury, during the breeding and hunting seasons. We found that many mallards had bioaccumulated mercury to levels that had the potential to produce reproductive effects and exceeded consumption advisories set for fish by regulatory agencies, whereas this was true for only a few wood ducks and Canada geese. We also documented that mercury‐exposed waterfowl from this contaminated site were harvested by hunters as far as 1,054 km away. Our results suggest the need for more proactive sampling of waterfowl for mercury, and likely other bioaccumulating contaminants, in order to allow hunters to make more informed choices about consumption of their harvest. © 2012 The Wildlife Society.

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 enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,152

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations16
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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