Modelling Human Exposure of Methylmercury from Fish Consumption
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mercury and its compounds are widely distributed in the environment and the principal cause of methylmercury accumulation in humans is fish consumption. The rate of methylmercury accumulation depends on many factors including the amount, size, type and frequency of fish consumed, as well as contamination levels in the aquatic habitat. The ability to predict accurately human exposure to methylmercury through fish consumption is essential to the setting of public consumption guidelines. This paper describes the development of an innovative method of estimating human exposure to methylmercury through sport fish consumption by mathematical modelling. Through a judicious combination of fish methylmercury bioaccumulation models and survey information on human fish-eating habits, the model allows for a scientifically based estimation of the average daily exposure to methylmercury from fish consumption. It provides a practical tool to estimate the methylmercury uptake from a fish diet as governed by the diet frequency, fish species and fish size. The efficacy of the model is demonstrated by application to six common Lake Ontario fish species. Results showed that the human methylmercury exposure from fish consumption is a serious issue, as demonstrated by the exceedance of the tolerable daily intake levels in many instances. It was also found that the level of human methylmercury uptake depends heavily on the species of fish consumed; among the six species studied, walleye carries the highest risk, followed by yellow perch, while rainbow trout seems to be the safest with the lowest bioaccumulation levels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».