Android端末への無線LANマルチキャストによる情報配信システムの開発と評価(モバイル/クラウドネットワーク,スマートグリッド,一般)
Notice bibliographique
Résumé
Indigenous communities in northern Canada rely on locally harvested traditional foods, including fish, which provides them with nutritional, cultural, and social benefits. However, mercury exposure from fish consumption can pose a health risk for populations that consume large amounts of fish with elevated mercury concentrations. The bioaccessiblity of mercury in the tissue of northern Canadian freshwater fish is not yet known. To address this, samples from five commonly consumed freshwater fish species (Lake Trout, Northern Pike, Walleye, Lake Whitefish, and Burbot) caught from lakes in the Northwest Territories and Yukon, Canada were examined. Total mercury concentrations, fatty acid composition, and total mercury bioaccessibility differed significantly among fish species and lakes. Mean total mercury bioaccessibility using an in vitro gastrointestinal model ranged between 56 % and 96 % in muscle tissue across fish species and waterbodies examined and was 39 % in liver tissue from Burbot. Mean total mercury bioaccessibility was much lower (range: 38 % to 42 %) for a subset of samples run through only the gastric phase of the digestion model. Total mercury bioaccessibility was significantly lower (on average 40 % lower) in a subset of samples that were pan-fried in water. Thus, although cooking increased total mercury concentrations in pan-fried fish samples (likely due to moisture loss), bioaccessible concentrations of total mercury were lower (on average 32 % lower). Results from this study contribute to addressing a large knowledge gap in the literature regarding bioaccessibility of total mercury in northern freshwater fish species. To the best of our knowledge, this is the first study to examine mercury bioaccessibility in raw and cooked liver samples from freshwater fish. It also adds to the growing literature indicating that mercury bioaccessibility varies among fish species, locations, and cooking/preparation methods.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,036 | 0,051 |
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 ».