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Enregistrement W2469952390 · doi:10.1007/s40071-014-0075-5

Mercury and methyl mercury concentration in sediment, benthic, Barbus Grypus and pelagic, Barbus esocinus fish species, from Musa estuary, Iran

2014· article· en· W2469952390 sur OpenAlex
Abdolah Raeisi Sarasiab, Mehdi Hosseini, Fatemeh Tadi Beni

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueInternational aquatic research. · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésMercury (programming language)EstuarySedimentBarbusPelagic zoneBenthic zoneEnvironmental chemistryMERCUREChemistryFisheryCyprinidaeFish <Actinopterygii>Biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The concentrations of mercury (Hg) and methyl mercury (MeHg) in sediment and tissues of Barbus grypus and Barbus esocinus fish species from Musa estuary, north part of the Persian Gulf, were measured. The order of Hg and MeHg concentrations in the sediment and tissues of the fish species was as follows: liver > gill > muscle > sediment. In the tissues of two fish species, the Hg and MeHg concentrations were highest in liver whereas lowest in the muscle. In the sediment, mean concentrations of Hg and MeHg were 0.83 and 0.437 µg g −1 . Mean concentrations of Hg and MeHg in B. grypus were 1.2–0.624 µg g −1 and in all tissues of B. esocinus were 0.75 and 0.421 µg g −1 . Significant correlation between heavy metal concentration in sediment and fish may be related to high variability of heavy metal in the sediment.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,272 · 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