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Enregistrement W2787382421 · doi:10.1139/facets-2017-0082

Trapped river otters (<i>Lontra canadensis</i>) from central Saskatchewan differ in total and organic mercury concentrations by sex and geographic location

2018· article· en· W2787382421 sur OpenAlexaffvenueabout
Steven C. Wilkie, Richard H. M. Espie, Niladri Basu, Karsten Liber, Britt D. Hall

Notice bibliographique

RevueFACETS · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of SaskatchewanMinistry of EnvironmentUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOtterMercury (programming language)LutraAnimal scienceBorealEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mercury (Hg) in wildlife remains of great concern, especially for apex piscivores. Despite this, exposure information from many species in many areas is lacking, so that management decisions are hampered. Here we examine Hg concentrations in fur, liver, and kidney tissues from river otters ( Lontra canadensis (Schreber, 1777)) ( n = 203) to quantify existing Hg concentrations over a broad geographic area in Saskatchewan. Mean fur total Hg (THg) (9.68 ± 7.52 mg/kg fresh weight (f.w.)) was significantly correlated with THg and organic Hg (OHg) in liver and kidney tissue, showcasing the potential for using fur as a noninvasive method of monitoring Hg in top-level mammals. Livers of males had higher mean OHg concentrations than livers of females (males: 2.71 mg/kg d.w., females: 1.87 mg/kg d.w.), but not significantly so. No sex-related differences were observed in kidney OHg concentrations. THg concentrations in otter fur collected in the Boreal Shield ecozone (Churchill River Upland) were significantly higher (mean = 16.1 mg/kg f.w.) than in otter fur collected from the Boreal Plain ecozone (mean = 8.59 mg/kg f.w.). Fur from otters ( n = 20; trapping block N66) trapped near a decommissioned smelter contained the highest concentrations of THg in the study (mean = 18.4 mg/kg f.w.).

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 enseignants0,626
Score d'incertitude au seuil0,744

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 GPT0,205
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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