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Enregistrement W4236633983 · doi:10.22215/etd/2017-11938

Gull Eggs as Indicators of Mercury Bioavailability: Application of Amino Acid-Compound Specific Nitrogen Isotope Analysis

2017· dissertation· en· W4236633983 sur OpenAlexafffundabout
Svetlana Dolgova

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensCarleton UniversityPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésMercury (programming language)Trophic levelEnvironmental chemistryBioavailabilityEnvironmental scienceIsotope analysisIsotopes of nitrogenδ15NChemistryEcologyStable isotope ratioNitrogenBiologyδ13C

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spatial trends in levels of biomagnifying environmental contaminants in tissues of top predators can provide insights into potential contaminant sources and dynamics, as well as inform efforts to control contaminant releases into the environment.Here, I use gull eggs to elucidate spatial trends in environmental availability of mercury in western Canada.I begin by validating the use of eggs as a matrix for monitoring mercury bioavailability through an experimental laboratory study.Next, I investigate mercury spatial trends in wild gull eggs collected at twelve sites located across 14 degrees of latitude.Assessing levels of biomagnifying contaminants can be confounded by dietary variability, therefore I apply amino acid-compound specific stable nitrogen isotope analysis (AA-CSIA) to generate trophic-position adjusted mercury levels that are more suitable for spatial comparisons.Spatial differences in egg mercury levels were evident with highest values observed at sites in receiving waters of the Athabasca River.My research demonstrates the utility of the AA-CSIA approach in enhancing our ability to interpret contaminant monitoring data collected through biomonitoring programs.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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