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Enregistrement W2317007365 · doi:10.1021/es204127j

Western Canadian Arctic Ringed Seal Organic Contaminant Trends in Relation to Sea Ice Break-Up

2012· article· en· W2317007365 sur OpenAlexafffundabout
Ashley Gaden, Steve Ferguson, L. Harwood, Humfrey Melling, John Alikamik, Gary A. Stern

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaFisheries Joint Management Committee
Mots-clésBlubberPhocaChlordaneSea iceArcticEnvironmental scienceBioaccumulationEcologyBiologyOceanographyPesticideGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The association between changing sea ice conditions and contaminant exposure to Arctic animals interests Inuvialuit harvesters, communities, and researchers. We examined organochlorine contaminant (OC) concentrations in the blubber of 90 male adult ringed seals ( Phoca hispida ) sampled from the subsistence harvest in Ulukhaktok (formerly Holman), NT, Canada, just prior to break-up of the sea ice (1993–2008). OC blubber concentrations were assessed with respect to year and sea ice break-up date. HCB and age- and blubber-adjusted concentrations of p,p ′-DDT and ΣCHB (chlorobornane) significantly decreased over the study period. With respect to the timing of the spring break-up, highly lipophlic OCs, such as p,p ′-DDE and PCB 153, were higher during years of early ice clearing (at least 12 days earlier than the mean annual break-up date), whereas no trends were observed for α, β, and γ isomers of HCH, trans - and cis -chlordane, oxychlordane, or ΣCHB. The higher contaminant concentrations found in earlier break-up years is likely due to earlier and/or increased foraging opportunities. This situation also has potential for enhancing bioaccumulation and biomagnification of contaminants over the long-term if projected changes continue to result in lighter and earlier ice 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)0,001
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 enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,189

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations29
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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