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Enregistrement W4220953857 · doi:10.1016/j.scitotenv.2022.154445

A risk assessment review of mercury exposure in Arctic marine and terrestrial mammals

2022· article· en· W4220953857 sur OpenAlexafffund
Runé Dietz, Robert J. Letcher, Jon Aars, Magnus Andersen, Andrei Boltunov, Erik W. Born, Tomasz Maciej Ciesielski, Krishna Das, Sam Dastnai, Andrew E. Derocher, Jean‐Pierre Desforges, Igor Eulaers, Steve Ferguson, Ingeborg G. Hallanger, Mads Peter Heide‐Jørgensen, Lars‐Éric Heimbürger‐Boavida, Paul F. Hoekstra, Bjørn Munro Jenssen, Stephen G. Kohler, Martin Mørk Larsen, Ulf Lindstrøm, Anna Lippold, Adam D. Morris, Jacob Nabe‐Nielsen, Nynne H. Nielsen, Elizabeth Peacock, Marianna Pinzone, Frank F. Rigét, Aqqalu Rosing‐Asvid, Heli Routti, Ursula Siebert, Garry B. Stenson, Gary Stern, Jakob Strand, Jens Søndergaard, Gabriele Treu, Gísli A. Víkingsson, Fei Wang, J. M. Welker, Øystein Wiig, Simon Wilson, Christian Sonne

Notice bibliographique

RevueThe Science of The Total Environment · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensAboriginal Affairs Northern Dev CanadaUniversity of ManitobaUniversity of WinnipegGrain Farmers of OntarioUniversity of AlbertaFisheries and Oceans CanadaEnvironment and Climate Change CanadaCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCrown-Indigenous Relations and Northern Affairs CanadaEnvironment and Climate Change CanadaHealth CanadaNorges ForskningsrådAarhus Universitet
Mots-clésMarine mammalArcticUrsus maritimusBeluga WhaleMercury (programming language)BiotaPopulationRisk assessmentThe arcticBlubberBelugaEcologyBiologyEnvironmental scienceGeographyEnvironmental healthMedicineOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OpenAlex consigne un résumé pour ce travail, mais il n'a pas pu être récupéré à l'instant.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0070,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations55
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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