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Enregistrement W2890223458 · doi:10.1139/facets-2018-0009

Initial indications of polycyclic aromatic hydrocarbon exposure in Saskatchewan common loons

2018· article· en· W2890223458 sur OpenAlexaffvenueabout
James D. Paruk, Michael D. Chickering, John N. Mager, Steven C. Wilkie, Richard H. M. Espie

Notice bibliographique

RevueFACETS · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensUniversity of ReginaMinistry of the Environment, Conservation and Parks
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolycyclic aromatic hydrocarbonFeatherTrophic levelPollutantMercury (programming language)WildlifeEnvironmental scienceEnvironmental chemistryEcologyBiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mercury (Hg) and polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) are global pollutants known for their toxicity to wildlife. Because of their trophic position, common loons ( Gavia immer (Brünnich 1764)) are excellent indicators of environmental quality. In 2014 and 2015, tissue samples of ten adult common loons (plus one recapture) were obtained in Meadow Lake Provincial Park, Saskatchewan, and assessed for Hg and PAH exposure. Blood and feather levels of these contaminants are indicative of exposure during breeding and in wintering areas, respectively. Compared with an international Hg database, blood Hg levels were low (<1 μg/g). In most loons (90.5%, 10 out of 11), blood PAH concentrations were also low (<10 ng/g), but high (120 ng/g) for one individual (9.5% 1 out of 11). Feather PAH concentrations were high (95.9 ng/g and 250.6 ng/g) in two of the four loons (50%) caught in 2015. These data indicate that loons breeding in Meadow Lake Provincial Park were exposed to low levels of Hg; however, some individuals are being exposed to PAHs in both their breeding and wintering locations. The effect of these environmental pollutants on individual loon fitness is unclear, but because of their extreme toxicity in biological systems we suggest that future monitoring in the surrounding region is warranted.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,448

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,266 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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