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Enregistrement W4212984487 · doi:10.1039/d1em00469g

The influence of global climate change on accumulation and toxicity of persistent organic pollutants and chemicals of emerging concern in Arctic food webs

2022· review· en· W4212984487 sur OpenAlexafffund
Katrine Borgå, Melissa A. McKinney, Heli Routti, Kim J. Fernie, Julia Giebichenstein, Ingeborg G. Hallanger, Derek C. G. Muir

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science Processes & Impacts · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaMcGill University
Organismes subventionnairesAboriginal Affairs and Northern Development CanadaNorges ForskningsrådNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésPollutantEnvironmental scienceArcticEnvironmental chemistryClimate changeThe arcticWater pollutantsOrganic chemicalsEnvironmental protectionEcologyOceanographyChemistryGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review summarizes current understanding of how climate change-driven physical and ecological processes influence the levels of persistent organic pollutants (POPs) and contaminants of emerging Arctic concern (CEACs) in Arctic biota and food webs. The review also highlights how climate change may interact with other stressors to impact contaminant toxicity, and the utility of modeling and newer research tools in closing knowledge gaps on climate change-contaminant interactions. Permafrost thaw is influencing the concentrations of POPs in freshwater ecosystems. Physical climate parameters, including climate oscillation indices, precipitation, water salinity, sea ice age, and sea ice quality show statistical associations with POPs concentrations in multiple Arctic biota. Northward range-shifting species can act as biovectors for POPs and CEACs into Arctic marine food webs. Shifts in trophic position can alter POPs concentrations in populations of Arctic species. Reductions in body condition are associated with increases in levels of POPs in some biota. Although collectively understudied, multiple stressors, including contaminants and climate change, may act to cumulatively impact some populations of Arctic biota. Models are useful for predicting the net result of various contrasting climate-driven processes on POP and CEAC exposures; however, for some parameters, especially food web changes, insufficient data exists with which to populate such models. In addition to the impact of global regulations on POP levels in Arctic biota, this review demonstrates that there are various direct and indirect mechanisms by which climate change can influence contaminant exposure, accumulation, and effects; therefore, it is important to attribute POP variations to the actual contributing factors to inform future regulations and policies. To do so, a broad range of habitats, species, and processes must be considered for a thorough understanding and interpretation of the consequences to the distribution, accumulation, and effects of environmental contaminants. Given the complex interactions between climate change, contaminants, and ecosystems, it is important to plan for long-term, integrated pan-Arctic monitoring of key biota and ecosystems, and to collect ancillary data, including information on climate-related parameters, local meteorology, ecology, and physiology, and when possible, behavior, when carrying out research on POPs and CEACs in biota and food webs of the Arctic.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations124
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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