Dirty Turtles: Examining the Effects of Persistent Pollutants on Embryonic Turtle Development
Notice bibliographique
Résumé
Background: In an anthropogenically-altered world, it is common to find pollutants such as plastics, pesticides, fertilizers, and heavy metals in waterways and soil. Many plastics, such as BPAs; organic chemicals that can absorb plastics, such as PCBs; and pesticides, such as atrazine, are known to be endocrine disrupting chemicals (EDCs). Many EDCs act as xenoestrogens and can affect the sexual development of numerous organisms, from mammals, such as humans; to reptiles, such as turtles. Turtles are long-living organisms that often have an omnivorous diet and demonstrate site fidelity, thus they are useful subjects in which to study the effect of EDCs on organismal development. Methods: In this study, the effects of plastics, pesticides, flame retardants, and heavy metals on developing turtle embryos were examined across a variety of both freshwater and marine turtles. A search of existing relevant literature was carried out in November of 2016 using the database Web Of Science and Google Scholar by looking for the keywords “turtles” AND “sex-reversal” AND “endocrine disrupting chemicals (EDCs)”, with no restrictions used on the years in which these studies were published. Web of Science returned 42 articles and Google scholar returned 3870 articles. Of these, 13 studies were deemed relevant and examined, encompassing 35 cases, and consisting of data from eight different species of turtles. Summary: It was found that plastics and PCBs, even in low doses, had the greatest effects on sex reversal across turtle species, and could affect their behavior later in life as well. Pesticides showed an ability to alter the sex of the turtle, and also caused developmental defects. Flame-retardants and heavy metals were shown to be maternally transferred to offspring, but studies did not find obvious cases of sex reversal or developmental defects at low doses. Many turtle species are endangered, and thus understanding threats to their health and development is critical to their future survival.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| 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 | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».