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Enregistrement W3134127079 · doi:10.1016/j.cub.2021.02.018

Analysis of narwhal tusks reveals lifelong feeding ecology and mercury exposure

2021· article· en· W3134127079 sur OpenAlexaff
Runé Dietz, Jean‐Pierre Desforges, Frank F. Rigét, Aurore Aubail, Eva Garde, Per Ambus, R.J. Drimmie, Mads Peter Heide‐Jørgensen, Christian Sonne

Notice bibliographique

RevueCurrent Biology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensUniversity of WaterlooMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArcticCircumpolar starClimate changeScopusEcologyBiodiversitySea iceBiologyGeographyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability of animals to respond to changes in their environment is critical to their persistence. In the Arctic, climate change and mercury exposure are two of the most important environmental threats for top predators. 1–3 Rapid warming is causing precipitous sea-ice loss, with consequences on the distribution, composition, and dietary ecology of species 4–7 and, thus, exposure to food-borne mercury. 8 Current understanding of global change and pollution impacts on Arctic wildlife relies on single-time-point individual data representing a snapshot in time. These data often lack comprehensive temporal resolution and overlook the cumulative lifelong nature of stressors as well as individual variation. To overcome these challenges, we explore the unique capacity of narwhal tusks to characterize chronological lifetime biogeochemical profiles, allowing for investigations of climate-induced dietary changes and contaminant trends. Using temporal patterns of stable isotopes (δ 13 C and δ 15 N) and mercury concentrations in annually deposited dentine growth layer groups in 10 tusks from Northwest Greenland (1962–2010), we show surprising plasticity in narwhal feeding ecology likely resulting from climate-induced changes in sea-ice cover, biological communities, and narwhal migration. Dietary changes consequently impacted mercury exposure primarily through trophic magnification effects. Mercury increased log-linearly over the study period, albeit with an unexpected rise in recent years, likely caused by increased emissions and/or greater bioavailability in a warmer, ice-free Arctic. Our findings are consistent with an emerging pattern in the Arctic of reduced sea-ice leading to changes in the migration, habitat use, food web, and contaminant exposure in Arctic top predators.

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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,145

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
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,293
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'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

Citations38
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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