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Enregistrement W3204636053 · doi:10.1016/j.ecoenv.2021.112845

Total mercury, methylmercury, phosphate, and sulfate inputs to a bog ecosystem from herring gull (Larus smithsoniansus) guano

2021· article· en· W3204636053 sur OpenAlexaff
H.D. Geizer, Sara J. Klapstein, Mark L. Mallory, Nelson J. O’Driscoll

Notice bibliographique

RevueEcotoxicology and Environmental Safety · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensAcadia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGuanoMethylmercuryMercury (programming language)BioaccumulationSeabirdHerring gullEnvironmental chemistryLarusPredatory fishHerringEnvironmental scienceChemistryEcologyBiologyFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Avian biovector transport is an important mechanism for the movement of contaminants and nutrients to remote locations, usually bird colonies, through excretion, molting and decomposition of carcasses. Methylmercury (MeHg) is a bioaccumulative neurotoxin and endocrine disruptor which is present in many remote ecosystems. We collected guano samples biweekly from a herring gull ( Larus smithsoniansus ) colony over two summers and analyzed MeHg, total mercury (THg), water-extractable phosphate (PO 4 3- ) and sulfate (SO 4 2- ). Concentrations of THg in guano declined through the summer months while %MeHg significantly increased (ranging from 12% to 100% of THg), suggesting a switch in diet as gull nutritional needs or food availability changed through the summer. The percentage of PO 4 3- in dry guano increased throughout the summer (ranging from 2.8% to 4.4% of dry weight) and SO 4 2- varied throughout the season (ranging from 0.1% to 0.8% of dry weight). These data indicate that gulls are transporting considerable amounts of MeHg, PO 4 3- , and likely other contaminants to Big Meadow Bog, Nova Scotia .

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 enseignants0,266
Score d'incertitude au seuil0,528

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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