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Enregistrement W2512430913 · doi:10.3390/toxins8080238

Cyanobacterial Neurotoxin BMAA and Mercury in Sharks

2016· article· en· W2512430913 sur OpenAlexaff
Neil Hammerschlag, David A. Davis, Kiyo Mondo, Matthew Seely, Susan J. Murch, William B. Glover, Timothy J. Divoll, David C. Evers, Deborah C. Mash

Notice bibliographique

RevueToxins · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesFlorida International UniversityHerbert W. Hoover Foundation
Mots-clésBioaccumulationThreatened speciesBiologyIUCN Red ListMercury (programming language)PredationFisheryChondrichthyesBiomagnificationApex predatorZoologyEcologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sharks have greater risk for bioaccumulation of marine toxins and mercury (Hg), because they are long-lived predators. Shark fins and cartilage also contain β-N-methylamino-l-alanine (BMAA), a ubiquitous cyanobacterial toxin linked to neurodegenerative diseases. Today, a significant number of shark species have found their way onto the International Union for Conservation of Nature (IUCN) Red List of Threatened Species. Many species of large sharks are threatened with extinction due in part to the growing high demand for shark fin soup and, to a lesser extent, for shark meat and cartilage products. Recent studies suggest that the consumption of shark parts may be a route to human exposure of marine toxins. Here, we investigated BMAA and Hg concentrations in fins and muscles sampled in ten species of sharks from the South Atlantic and Pacific Oceans. BMAA was detected in all shark species with only seven of the 55 samples analyzed testing below the limit of detection of the assay. Hg concentrations measured in fins and muscle samples from the 10 species ranged from 0.05 to 13.23 ng/mg. These analytical test results suggest restricting human consumption of shark meat and fins due to the high frequency and co-occurrence of two synergistic environmental neurotoxic compounds.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations42
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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