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Enregistrement W2171545414 · doi:10.46989/001c.20614

Low Mercury Levels in Lake Kinneret Fish

2012· article· en· W2171545414 sur OpenAlexaff
Assaf Sukenik, Paul J. Blanchfield, Diane M. Orihel, James Shapiro, Edna Shefer

Notice bibliographique

RevueIsraeli Journal of Aquaculture - Bamidgeh · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensUniversity of AlbertaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomagnificationMethylmercuryTrophic levelMercury (programming language)Freshwater fishBioaccumulationFisheryPredatory fishFish <Actinopterygii>Food webLake ecosystemEcologyEnvironmental chemistryBiologyEcosystemZoologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human exposure to the neurotoxin, methylmercury (MeHg), occurs primarily through the consumption of contaminated fish that are present even in pristine freshwater ecosystems. Lake Kinneret is the sole freshwater lake in Israel and supports an important commercial fishery. We examined total mercury (THg; often equivalent to MeHg in fish muscle tissue) for nine fish species in Lake Kinneret. Concentrations were low for all fish species, 6-409 ng/g, and below 500 ng/g MeHg, the level generally considered safe for human consumption. Of particular relevance are the very low levels of THg (<60 ng/g) in Galilee St. Peter’s fish (Sarotherodon galilaeus) and lavnun (Acanthobrama terrascantae), the most commercially important species in Lake Kinneret. Biomagnification was apparent among trophic guilds, with THg concentrations increasing from primary to secondary to tertiary consumers. This study suggests that consumption of commercial species, especially primary consumers, will result in low MeHg exposure to humans.

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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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