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Enregistrement W3203268499 · doi:10.1002/etc.5228

Trace Metal Residues in Marine Mussels: A Global Survey

2021· article· en· W3203268499 sur OpenAlexafffund
Maximiliano Cledón, Louis A. Tremblay, Charles L. Griffiths, Mariem Fadhlaoui, Olivier Champeau, Marina Albentosa, V. Besada, Victor H. Fernandez, Christopher W. McKindsey, Leah Bendell, Bin Zhang, Zaúl García-Esquivel, Sergio Curiel-Ramı́rez, Satinder Kaur Brar, Pratik Kumar, Olivier Laroche, Patrice Couture

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Toxicology and Chemistry · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Toxicology and Ecotoxicology
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityYork UniversityUniversité du Québec à RimouskiFisheries and Oceans CanadaInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversidad Autónoma de Baja CaliforniaUniversity of Cape Town
Mots-clésBiomonitoringBiotaEnvironmental chemistryEnvironmental scienceMytilusCadmiumMercury (programming language)Trace metalPollutantBioaccumulationEcologyChemistryBiologyMetal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pressures from anthropogenic activities are causing degradation of estuarine and coastal ecosystems around the world. Trace metals are key pollutants that are released and can partition in a range of environmental compartments, to be ultimately accumulated in exposed biota. The level of pressure varies with locations and the range and intensity of anthropogenic activities. The present study measured residues of trace metals in Mytilus mussel species collected from a range of locations around the world in areas experiencing a gradient of anthropogenic pressures that we classified as low, moderate, or high impact. The data showed no grouping/impact level when sampling sites in all countries were incorporated in the analysis, but there was significant clustering/impact level for most countries. Overall, high-impact areas were characterized by elevated concentrations of zinc, lead, nickel, and arsenic, whereas copper and silver were detected at higher concentrations in medium-impact areas. Finally, whereas most metals were found at lower concentrations in areas classified as low impact, cadmium was typically elevated in these areas. The present study provides a unique snapshot of worldwide levels of coastal metal contamination through the use of Mytilus species, a well-established marine biomonitoring tool. Environ Toxicol Chem 2021;40:3434-3440. © 2021 SETAC.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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