The consumption of shark meat in the Amazon region and its implications for human health and the marine ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
Here, we evaluated the levels of As, Hg, Pb, and Cd in shark meat sold along the Amazon Coast of Brazil and used nitrogen stable isotope values to determine trophic position and to assess element biomagnification. From market samples, a total of 13 species were identified via molecular analysis, including those listed as endangered and vulnerable by the IUCN Red List. Arsenic was present in significantly higher concentrations than all other elements, followed by Hg, with the highest mean concentrations recorded in M. higmani (As: 19.46 ± 8.79 μg/g ww) and C. acronotus (Hg: 1.12 ± 0.68 μg/g ww). Lead and Cd were recorded at much lower levels in all species. The EWI of individual elements were above PTWI for all species when considering Hg, seven species for inorganic arsenic (iAs), and one species for Pb. The weekly consumption of 10 species should be reduced to less than 416.39 g, which is equivalent to the daily estimated fish consumption rate in the region. The mean (±SD) δ15N values of species ranged from 10.7 ± 0.51‰ in M. higmani to 14.2 ± 0.59‰ in C. porosus, indicating feeding over >1 trophic level. Arsenic was negatively correlated with δ15N values, while Hg was positively correlated indicating biodilution and biomagnification, respectively. Our results indicate that the sale and consumption of shark meat will expose consumers to potentially harmful levels of iAs and Hg, as well as contributing to the population decline of species including those that are currently categorized as threatened.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».