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Enregistrement W2283195192 · doi:10.5539/ep.v5n1p23

Effects of Parental and Direct Methylmercury Exposure on Flight Activity in Young Homing Pigeons (Columba livia)

2016· article· en· W2283195192 sur OpenAlexvenueno aff
John K. Moye, Cristina R. Perez, Chris A. Pritsos

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Pollution · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMethylmercuryHoming (biology)BiologyFledgeMercury (programming language)PasserineZoologyEcologyBird migrationAnimal scienceToxicologyHatchingBioaccumulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p class="MsoNormal" style="margin: 0in 0in 4pt;">Mercury is one of the most common metals found in contaminated ecosystems. It occurs naturally, but high levels found in contaminated areas derive from human use practices. Among the most vulnerable species to exposure are birds that live, nest, or feed in or near these contaminated ecosystems. Because of the known neurological effects of mercury on birds, it is hypothesized that effects upon migratory ability would be evident after exposure to low levels of this metal, and effects may be exacerbated in young birds. Difficulties in following mercury exposed birds once they migrate away from contaminated areas have left investigators with insufficient data to establish exposure levels causing injury of migratory species due to migration disruption. Breeding pigeons were exposed to ~1.0 mg/kg/day methylmercury via the drinking water, and first round offspring were trained to home after fledging, while also continually exposed to methylmercury. The young pigeons were released individually for three flights, and flight times were assessed and compared to control young pigeon flight times from 3.5, 9, 21, 53, 65, and 98 air miles as well as two individual flights at ~50 air miles from multiple directions. Results indicate that methylmercury exposed birds exhibit slower flight times than controls during the initial flight, and generally improve on successive flights at each distance and direction. This may suggest orientation impairment and allude to migration disruption in migratory species.</p>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,356
Score d'incertitude au seuil0,359

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,207 · 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 tête enseignante, 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

Citations15
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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