Occurrence of Chlorinated Paraffins in Beluga Whales (Delphinapterus leucas) from the St. Lawrence River and Rainbow Trout (Oncorhynchus mykiss) and Carp (Cyprinus carpio) from Lake Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Samples of 25 dead beluga whales (Delphinapterus leucas) from the St. Lawrence River estuary, as well as samples of 10 rainbow trout (Oncorhynchus mykiss) and 3 carp (Cyprinus carpio) caught in western Lake Ontario were analyzed for total short- (C10-C13) and medium-(C14-C17) chain chlorinated paraffins (SMCCPs) using gas chromatography-low resolution negative chemical ioniza-tion mass spectrometry (GC-NCI-MS) in the selected ion monitoring mode (SIM). Short- and medium-chain chlorinated paraffins were quantitatively identified using two commercial preparations. SMCCPs were detected in all samples. Results ranged from 1.1 to 59 µg/g wet weight in beluga liver tissue, from 6.4 to 166 µg/g wet weight in beluga blubber, and from 0.41 to 9.7 µg/g wet weight in the two freshwater species. The beluga results are higher than those reported for marine mammals in Europe. Total short- and medium-chain chlorinated paraffin levels in the beluga blubber are comparable to previous ∑PCB and ∑DDT results for the same population of beluga whales. The mean ∑SMC-CP concentration in the carp was 0.90 µg/g wet weight and 2.7 µg/g wet weight in the rainbow trout. Results from the freshwater species are comparable to those reported for fish sampled from other industrially impacted waterways in North America but are elevated relative to marine species from European studies. Comparison of the SIM GC-NCI-MS data with results of gas chromatogra-phy-high resolution negative ion mass spectrometry (GC-HR-NIMS) analysis from another study showed that the two analytical techniques are not congruent. The differences may be due to the effects of coeluting interfering organochlorine substances.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».