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Enregistrement W2800335287 · doi:10.1111/risa.13112

Mercury, Polychlorinated Biphenyls, Selenium, and Fatty Acids in Tribal Fish Harvests of the Upper Great Lakes

2018· article· en· W2800335287 sur OpenAlexaffabout
Matthew Dellinger, Jared Olson, Bruce J. Holub, Michael Ripley

Notice bibliographique

RevueRisk Analysis · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesAgency for Toxic Substances and Disease RegistryNational Institute of Environmental Health Sciences
Mots-clésMercury (programming language)SeleniumEnvironmental chemistryFish <Actinopterygii>FisheryEnvironmental scienceMethylmercuryChemistryBiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Chippewa Ottawa Resource Authority monitors fish contaminants in Anishinaabe (Great Lake Native American) tribal fisheries. This article updates previously reported trends in two persistent bioaccumulative toxic (PBT) substances that are the primary contributors to consumption advisory limits for these fish: methylmercury (MeHg) and polychlorinated biphenyls (PCBs). Also, we report, for the first time, an analysis of nutritional benefit bioindicators and metrics in these same Upper Great Lakes fish harvests: selenium (Se) and omega-3 fatty acids (PUFA-3s). A novel risk/benefit quantification originally presented by Ginsberg et al. is reported here to characterize the tradeoffs between fatty acid benefits and toxic MeHg health outcomes. We also report a Se benefit metric to characterize the possible protective value against MeHg neurotoxicity based on Ralston et al. Congruent with Anishinaabe cultural motivations to consume fish from their ancestral fisheries, nutritional content was high in locally caught fish and, in some respects, superior to farmed/store-bought fish. These Great Lakes fish still contained levels of PBTs that require careful education and guidance for consumers. However, the contaminant trends suggest that these fish need not be abandoned as important (both culturally and nutritionally) food sources for the Anishinaabe who harvested them.

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 enseignants0,243
Score d'incertitude au seuil0,483

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations18
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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