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Enregistrement W2905461632 · doi:10.1002/etc.4341

Screening-level risk assessment of methylmercury for non-anadromous Arctic char (<i>Salvelinus alpinus</i>)

2018· article· en· W2905461632 sur OpenAlexafffundabout
Benjamin D. Barst, Paul E. Drevnick, Derek C. G. Muir, Nikolaus Gantner, Michael Power, Günter Köck, Nathalie Chéhab, Heidi K. Swanson, Frank F. Rigét, Niladri Basu

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Toxicology and Chemistry · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensUniversity of WaterlooEnvironment and Climate Change CanadaInstitut National de la Recherche ScientifiqueUniversity of Northern British ColumbiaAlberta Environment and Protected AreasMcGill University
Organismes subventionnairesNorthern Contaminants ProgramÖsterreichischen Akademie der Wissenschaften
Mots-clésSalvelinusArctic charFish migrationMethylmercuryEnvironmental scienceEcologyCharArcticZoologyEnvironmental chemistryBiologyFisheryChemistryFish <Actinopterygii>HabitatTrout

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-anadromous forms of Arctic char (Salvelinus alpinus), those that are restricted to lakes and rivers, typically have higher mercury (Hg) concentrations than anadromous forms, which migrate to and from the sea. Using tissue burden data from the literature and our own analyses, we performed a screening-level risk assessment of methylmercury (MeHg) for non-anadromous Arctic char. Our assessment included 1569 fish distributed across 83 sites. Site-specific mean total Hg concentrations in non-anadromous Arctic char muscle varied considerably from 0.01 to 1.13 µg/g wet weight, with 21% (17 of 83 sites) meeting or exceeding a threshold-effect level in fish of 0.33 µg/g wet weight, and 13% (11 of 83 sites) meeting or exceeding a threshold-effect level in fish of 0.5 µg/g wet weight. Of the sites in exceedance of the 0.33-µg/g threshold, 7 were located in Greenland and 10 in Canada (Labrador, Nunavut, and Yukon). All but one of these sites were located in interfrost or permafrost biomes. Maximum total Hg concentrations exceeded 0.33 µg/g wet weight at 53% of sites (40 of the 75 sites with available maximum Hg values), and exceeded 0.5 µg/g wet weight at 27% (20 of 75 sites). Collectively, these results indicate that certain populations of non-anadromous Arctic char located mainly in interfrost and permafrost regions may be at risk for MeHg toxicity. This approach provides a simple statistical assessment of MeHg risk to non-anadromous Arctic char, and does not indicate actual effects. We highlight the need for studies that evaluate the potential toxic effects of MeHg in non-anadromous Arctic char, as well as those that aid in the development of a MeHg toxic-effect threshold specific to this species of fish. Environ Toxicol Chem 2019;38:489-502. © 2018 SETAC.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations15
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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