Mercury in tunas and blue marlin in the North Pacific Ocean
Notice bibliographique
Résumé
Models and data from the North Pacific Ocean indicate that mercury concentrations in water and biota are increasing in response to (global or hemispheric) anthropogenic mercury releases. In the present study, we provide an updated record of mercury in yellowfin tuna (Thunnus albacares) caught near Hawaii that confirms an earlier conclusion that mercury concentrations in these fish are increasing at a rate similar to that observed in waters shallower than 1000 m. We also compiled and reanalyzed data from bigeye tuna (Thunnus obesus) and blue marlin (Makaira nigricans) caught near Hawaii in the 1970s and 2000s. Increases in mercury concentrations in bigeye tuna are consistent with the trend found in yellowfin tuna, in both timing and magnitude. The data available for blue marlin do not allow for a fair comparison among years, because mercury concentrations differ between sexes for this species, and sex was identified (or reported) in only 3 of 7 studies. Also, mercury concentrations in blue marlin may be insensitive to modest changes in mercury exposure, because this species appears to have the ability to detoxify mercury. The North Pacific Ocean is a region of both relatively high rates of atmospheric mercury deposition and capture fisheries production. Other data sets that allow temporal comparisons in mercury concentrations, such as pacific cod (Gadus macrocephalus) in Alaskan waters and albacore tuna (Thunnus alalunga) off the US Pacific coast, should be explored further, to aid in understanding human health and ecological risks and to develop additional baseline knowledge for assessing changes in a region expected to respond strongly to reductions in anthropogenic mercury emissions. Environ Toxicol Chem 2017;36:1365-1374. © 2017 SETAC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».