Using a geographic information system to assess local scale methylmercury exposure from fish in nine communities of the Eeyou Istchee territory (James Bay, Quebec, Canada)
Notice bibliographique
Résumé
Exposure to methylmercury is a concern for those who rely on fish as a traditional food in the Eeyou Istchee territory of James Bay, Quebec, Canada, because industrial land uses overlap with community water bodies where fish are harvested. Consequently, this study assessed if traditional practices, particularly fishing, increased the risk of exposure to methylmercury from the consumption of locally harvested fish. We designed a geographic information system (GIS) that included land use and fish methylmercury tissue concentrations to assess clustering of potential hot spots. We also used generalized linear models to assess the association of fish consumption to blood organic-mercury concentrations, and logistic regression models to assess the probability of fish exceeding the safety threshold for methylmercury tissue concentrations in areas of high intensity land use. The GIS demonstrated significant clustered hot spots around regions of hydroelectric and mining land use. Our results also revealed that adult consumption of pike, lake trout and/or walleye, and child consumption of pike or walleye were significantly associated with blood organic-mercury concentrations. Further, large fish harvested in a community with high intensity land use yielded a 77% probability that the fish exceeded the safety threshold. From a human exposure perspective, our study highlights the need for further research on children who consume fish from this region.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».