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Enregistrement W2168591462 · doi:10.7589/2015-02-050

Shot Ingestion by Wintering Female Northern Pintails (<i>Anas acuta</i>) in the Texas Coastal Plain, 2012–14

2015· article· en· W2168591462 sur OpenAlexaboutno aff
Nathaniel R. Huck, Bart M. Ballard, Alan M. Fedynich, Kevin J. Kraai, Mauro E. Castro

Notice bibliographique

RevueJournal of Wildlife Diseases · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnasWaterfowlShot (pellet)GizzardIngestionFisheryAnatidaeBiologyHabitatEcologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Historically, lead poisoning through lead shot ingestion was one of the largest health issues affecting waterfowl in North America. Lead shot was banned for use in waterfowl hunting in the US in 1991 and was banned in Canada in 1997. However, biologists need to understand how, and if, lead shot remaining in the environment will continue to impact waterfowl. Our goal was to estimate lead and nontoxic shot consumption by female Northern Pintails (Anas acuta) wintering along the Texas coast. We found shot or metal fragments (or both) in the gizzards of 39 (17%) of 227 female Northern Pintails collected along the Texas coast. Of these, lead shot was found in seven gizzards, steel shot was found in 24 gizzards, and other metal and fragments were found in 20 gizzards. Some females consumed multiple shot types. Overall, shot (lead and nontoxic combined) ingestion rates were similar to those found prior to the lead shot ban in Texas (14%) and Louisiana (17%); however, lead shot ingestion rates were considerably lower, suggesting that it is becoming less available over time. All Northern Pintails that had lead shot in their gizzards were collected from coastal habitats. While it seems that lead shot ingestion by Northern Pintails has decreased since the ban was put in place, monitoring lead shot ingestion rates from different regions will provide insight into its availability in different habitats and under various environmental conditions.

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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,090

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 savante0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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