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Enregistrement W2209839230 · doi:10.1016/j.envpol.2015.12.019

Concentration and distribution of contaminants in lake trout and walleye from the Laurentian Great Lakes (2008–2012)

2015· review· en· W2209839230 sur OpenAlexaffabout
Daryl J. McGoldrick, Elizabeth W. Murphy

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Pollution · 2015
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésTroutWildlifeEnvironmental scienceBiomonitoringFisheryBioaccumulationToxapheneSalvelinusFish <Actinopterygii>Water qualityEnvironmental protectionEcologyBiologyPesticide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biomonitoring programs for persistent, bioaccumulative, and/or toxic chemicals of concern in fish tissues have been operated by the governments of Canada and the United States in the Great Lakes since the 1970's. The objectives of these programs are to assess concentrations of harmful chemicals in whole body top predator fish as an indicator of ecosystem health and to infer potential harm to fish and fish consuming wildlife in the Great Lakes Basin. Chemicals of interest are selected based upon national and binational commitments, risk assessment, and regulation, and include a wide range of compounds. This review summarizes all available data generated by Environment Canada and the United States Environmental Protection Agency for chemicals measured in whole body homogenates of Lake Trout (Salvelinus namaycush) and Walleye (Sander vitreus) for the time period spanning 2008 to 2012 from each of the five Great Lakes. The summary shows that concentrations of legacy compounds, such as, POPs listed in the Stockholm Convention and mercury continue to dominate the chemical burden of Great Lakes fish. This assessment, and others like it, can guide the creation of environmental quality targets where they are lacking, optimize chemical lists for monitoring, and prioritize chemicals of concern under agreements such as the Great Lakes Water Quality Agreement and the Stockholm Convention.

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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,228 · 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
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

Citations45
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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