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Enregistrement W2899867619 · doi:10.1080/23311932.2018.1546790

Whole fish vs. fish fillet—The risk implications for First Nation subsistence consumers

2018· article· en· W2899867619 sur OpenAlexafffundabout
Claire McAuley, Daniel C. Smith, Ave Dersch, Bart Koppe, Stacey Mouille-Malbeuf, Darryel Sowan

Notice bibliographique

RevueCogent Food & Agriculture · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensIntrinsik (Canada)
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésPikeFish consumptionEsoxFillet (mechanics)FisheryFish filletSubsistence agricultureMercury (programming language)FishingFish productsFish <Actinopterygii>BiologyEcologyAgricultureEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Consumption advisories associated with mercury concentrations are typically based on consumption of fish fillets; however, many First Nation community members consume more than just the fish fillet because of both preference and availability. Food frequency questionnaires were completed by 106 community members to identify which parts of the fish were typically and preferentially consumed. The results of the questionnaires showed that, depending on the species of fish, between 20% and 100% of the respondents ate more than just the fish fillet. Two northern Alberta First Nations harvested 73 piscivorous fish as part of separate studies investigating fish quality. Fillets and whole fish from two species, northern pike (Esox lucius) and walleye (also known as pickerel; Sander vitreus), were analyzed for mercury concentrations. Measured mercury concentrations in whole fish were significantly lower than in fillets (p < 0.05 in all cases). This paper investigates the implications of fish consumption advisories for First Nation communities where many subsistence consumers eat more than just the fish fillet. Consideration of traditional consumption practices may result in a more accurate assessment of exposure for the development of fish consumption guidelines.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,278
Score d'incertitude au seuil0,990

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 technologies0,0110,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,265 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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