Methylmercury bioaccumulation in sport fish and the relation to human exposure
Notice bibliographique
Résumé
A long-lasting contaminant, methylmercury (MeHg), builds up in human bodies over a lifetime. Regularly eating contaminated fish may accumulate mercury to an amount that raises health concerns, especially for children and babies. Methylmercury is found throughout the parts of the fish that are eaten; cleaning or cooking methods cannot effectively reduce mercury exposure. The main focus of this thesis concerns the fish contamination in Lake Ontario and to conserve health from eating contaminated sport fish. Although mercury (Hg) is tightly regulated, mercury levels in fish still gradually increase throughout their life spans. Through the field data provided by the Ontario Ministry of Environment (MOE), greater amounts of methylmercury are found in older fish and predatory fish that eat other fish as part of their diet. A bioenergetics computer program, called Generic Bioaccumulation Model (BGM) (Luk, 1996), simulating the bioaccumulation of Hg in fish was applied to provide a good estimation of mercury levels for different species. It is an excellent tool in predicting the trends and magnitude of mercury levels among six sport fish in Lake Ontario. In addition, an estimation of human mercury consumption from fish was also developed. In most of the fish species, there is minimal risk to humans when eating fish less than two times a week. The species Walleye (Stizostedion vitreum) and its quality and quantity are of greatest concern, since it exhibits the highest mercury level among the six sport fish species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».