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Effects of Environmental Methylmercury on the Health of Wild Birds, Mammals, and Fish

2007· review· en· W2152909857 sur OpenAlexaff
Anton M. Scheuhammer, Michael W. Meyer, Mark B. Sandheinrich, Michael Murray

Notice bibliographique

RevueAMBIO · 2007
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensCarleton UniversityEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMethylmercuryBiologyPredationHatchlingPredatory fishPopulationEcologyZoologyWildlifeHatchingBioaccumulationToxicologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wild piscivorous fish, mammals, and birds may be at risk for elevated dietary methylmercury intake and toxicity. In controlled feeding studies, the consumption of diets that contained Hg (as methylmercury) at environmentally realistic concentrations resulted in a range of toxic effects in fish, birds, and mammals, including behavioral, neurochemical, hormonal, and reproductive changes. Limited field-based studies, especially with certain wild piscivorous bird species, e.g., the common loon, corroborated laboratory-based results, demonstrating significant relations between methylmercury exposure and various indicators of methylmercury toxicity, including reproductive impairment. Potential population effects in fish and wildlife resulting from dietary methylmercury exposure are expected to vary as a function of species life history, as well as regional differences in fish-Hg concentrations, which, in turn, are influenced by differences in Hg deposition and environmental methylation rates. However, population modeling suggests that reductions in Hg emissions could have substantial benefits for some common loon populations that are currently experiencing elevated methylmercury exposure. Predicted benefits would be mediated primarily through improved hatching success and development of hatchlings to maturity as Hg concentrations in prey fish decline. Other piscivorous species may also benefit from decreased Hg exposure but have not been as extensively studied as the common loon.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations982
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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