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Enregistrement W4213014861 · doi:10.1111/brv.12840

Quantitative meta‐analysis reveals no association between mercury contamination and body condition in birds

2022· review· en· W4213014861 sur OpenAlexaff
Alice Carravieri, Orsolya Vincze, Paco Bustamante, Joshua T. Ackerman, Evan M. Adams, Frédéric Angelier, Olivier Chastel, Yves Cherel, Olivier Gilg, E. Yu. Golubova, Alexander S. Kitaysky, Katelyn Melissa Luff, Chad L. Seewagen, Hallvard Strøm, Alexis Will, Glenn Yannic, Mathieu Giraudeau, Jérôme Fort

Notice bibliographique

RevueBiological reviews/Biological reviews of the Cambridge Philosophical Society · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesU.S. Geological SurveyNorth Pacific Research BoardInstitut Polaire Français Paul Emile VictorCentre National de la Recherche ScientifiqueMagyar Tudományos AkadémiaJapan Society for the Promotion of ScienceNorges ForskningsrådMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésMercury (programming language)FeatherBiotaBiologyCorrelativeZoologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mercury contamination is a major threat to the global environment, and is still increasing in some regions despite international regulations. The methylated form of mercury is hazardous to biota, yet its sublethal effects are difficult to detect in wildlife. Body condition can vary in response to stressors, but previous studies have shown mixed effects of mercury on body condition in wildlife. Using birds as study organisms, we provide the first quantitative synthesis of the effect of mercury on body condition in animals. In addition, we explored the influence of intrinsic, extrinsic and methodological factors potentially explaining cross-study heterogeneity in results. We considered experimental and correlative studies carried out in adult birds and chicks, and mercury exposure inferred from blood and feathers. Most experimental investigations (90%) showed a significant relationship between mercury concentrations and body condition. Experimental exposure to mercury disrupted nutrient (fat) metabolism, metabolic rates, and food intake, resulting in either positive or negative associations with body condition. Correlative studies also showed either positive or negative associations, of which only 14% were statistically significant. Therefore, the overall effect of mercury concentrations on body condition was null in both experimental (estimate ± SE = 0.262 ± 0.309, 20 effect sizes, five species) and correlative studies (-0.011 ± 0.020, 315 effect sizes, 145 species). The single and interactive effects of age class and tissue type were accounted for in meta-analytic models of the correlative data set, since chicks and adults, as well as blood and feathers, are known to behave differently in terms of mercury accumulation and health effects. Of the 15 moderators tested, only wintering status explained cross-study heterogeneity in the correlative data set: free-ranging wintering birds were more likely to show a negative association between mercury and body condition. However, wintering effect sizes were limited to passerines, further studies should thus confirm this trend in other taxa. Collectively, our results suggest that (i) effects of mercury on body condition are weak and mostly detectable under controlled conditions, and (ii) body condition indices are unreliable indicators of mercury sublethal effects in the wild. Food availability, feeding rates and other sources of variation that are challenging to quantify likely confound the association between mercury and body condition in natura. Future studies could explore the metabolic effects of mercury further using designs that allow for the estimation and/or manipulation of food intake in both wild and captive birds, especially in under-represented life-history stages such as migration and overwintering.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,041
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,255
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,140 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations26
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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