A risk assessment review of mercury exposure in Arctic marine and terrestrial mammals
Notice bibliographique
Résumé
There has been a considerable number of reports on Hg concentrations in Arctic mammals since the last Arctic Monitoring and Assessment Programme (AMAP) effort to review biological effects of the exposure to mercury (Hg) in Arctic biota in 2010 and 2018. Here, we provide an update on the state of the knowledge of health risk associated with Hg concentrations in Arctic marine and terrestrial mammal species. Using available population-specific data post-2000, our ultimate goal is to provide an updated evidence-based estimate of the risk for adverse health effects from Hg exposure in Arctic mammal species at the individual and population level. Tissue residues of Hg in 13 species across the Arctic were classified into five risk categories (from No risk to Severe risk) based on critical tissue concentrations derived from experimental studies on harp seals and mink. Exposure to Hg lead to low or no risk for health effects in most populations of marine and terrestrial mammals, however, subpopulations of polar bears, pilot whales, narwhals, beluga and hooded seals are highly exposed in geographic hotspots raising concern for Hg-induced toxicological effects. About 6% of a total of 3500 individuals, across different marine mammal species, age groups and regions, are at high or severe risk of health effects from Hg exposure. The corresponding figure for the 12 terrestrial species, regions and age groups was as low as 0.3% of a total of 731 individuals analyzed for their Hg loads. Temporal analyses indicated that the proportion of polar bears at low or moderate risk has increased in East/West Greenland and Western Hudson Bay, respectively. However, there remain numerous knowledge gaps to improve risk assessments of Hg exposure in Arctic mammalian species, including the establishment of improved concentration thresholds and upscaling to the assessment of population-level effects.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».