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Enregistrement W3024035312 · doi:10.1021/acs.est.0c01848

Two Decades of Mercury Concentrations in Barents Sea Polar Bears (<i>Ursus maritimus</i>) in Relation to Dietary Carbon, Sulfur, and Nitrogen

2020· article· en· W3024035312 sur OpenAlexaff
Anna Lippold, Jon Aars, Magnus Andersen, Aurore Aubail, Andrew E. Derocher, Runé Dietz, Igor Eulaers, Christian Sonne, J. M. Welker, Øystein Wiig, Heli Routti

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNorsk PolarinstituttKlima- og miljødepartementetWorld Wildlife Fund
Mots-clésUrsus maritimusMercury (programming language)SulfurPolarEnvironmental chemistryNitrogenCarbon fibersChemistryEcologyEnvironmental scienceBiologyArctic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Temporal trends of total mercury (THg) were examined in female polar bear (Ursus maritimus) hair (n = 199) from the Barents Sea in 1995–2016. In addition, hair values of stable isotopes (n = 190–197) of carbon (δ13C), sulfur (δ34S), and nitrogen (δ15N) and information on breeding status, body condition, and age were obtained. Stable isotope values of carbon and sulfur reflect dietary source (e.g., marine vs terrestrial) and the nitrogen trophic level. Values for δ13C and δ34S declined by −1.62 and −1.18‰ over the time of the study period, respectively, while values for δ15N showed no trend. Total Hg concentrations were positively related to both δ13C and δ34S. Yearly median THg concentrations ranged from 1.61 to 2.75 μg/g and increased nonlinearly by 0.86 μg/g in total over the study. Correcting THg concentrations for stable isotope values of carbon and sulfur and additionally breeding status and age slightly accelerated the increase in THg concentrations; however, confidence intervals of the raw THg trend and the corrected THg trend had substantial overlap. The rise in THg concentrations in the polar bear food web was possibly related to climate-related re-emissions of previously stored Hg from thawing sea-ice, glaciers, and permafrost.

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)0,000
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations24
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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