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Enregistrement W2314434980 · doi:10.1021/es403534q

Spatial Patterns of Methylmercury Risks to Common Loons and Piscivorous Fish in Canada

2013· article· en· W2314434980 sur OpenAlexafffundabout
David C. Depew, Neil M. Burgess, Linda M. Campbell

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaQueen's University
Organismes subventionnairesClean Air Regulatory Agenda
Mots-clésEsoxMethylmercuryEnvironmental scienceFisheryPikeAquatic ecosystemPiscivoreMercury (programming language)EcologyBiologyFish <Actinopterygii>BioaccumulationPredationPredator

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deposition of inorganic mercury (Hg) from the atmosphere remains the principle source of Hg contamination for most aquatic ecosystems. Inorganic Hg is readily converted to toxic methylmercury (MeHg) that bioaccumulates in aquatic food webs and may pose a risk to piscivorous fish and wildlife. We conducted a screening-level risk assessment to evaluate the extent of risk to top aquatic piscivores: the common loon (Gavia immer), walleye (Sander vitreus), and northern pike (Esox lucius). Risk quotients (RQs) were calculated on the basis of a dietary Hg exposure indicator (HgPREY) modeled from over 230,000 observations of fish Hg concentrations at over 1900 locations across Canada and dietary Hg exposure screening benchmarks derived specifically for this assessment. HgPREY exceeded benchmark thresholds related to impaired productivity and behavior in adult loons at 10% and 36% of sites, respectively, and exceeded benchmark thresholds for impaired reproduction and health in fishes at 82% and 73% of sites, respectively. The ecozones of southeastern Canada characterized by extensive forest cover, elevated Hg deposition, and poorly buffered soils had the greatest proportion of RQs > 1.0. Results of this assessment suggest that common loons and piscivorous fishes would likely benefit from reductions in Hg deposition, especially in southeastern Canada.

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)0,001
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations31
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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