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Enregistrement W4283317126 · doi:10.1016/j.scitotenv.2022.156944

Mercury contamination and potential health risks to Arctic seabirds and shorebirds

2022· review· en· W4283317126 sur OpenAlexafffund
Olivier Chastel, Jérôme Fort, Joshua T. Ackerman, Céline Albert, Frédéric Angelier, Niladri Basu, Pierre Blévin, Maud Brault‐Favrou, Jan Ove Bustnes, Paco Bustamante, Jóhannis Danielsen, Sébastien Descamps, Runé Dietz, Kjell Einar Erikstad, Igor Eulaers, А. В. Ежов, Abram B. Fleishman, Geir Wing Gabrielsen, Maria Gavrilo, Grant Gilchrist, Olivier Gilg, Sindri Gíslason, E. Yu. Golubova, Aurélie Goutte, David Grémillet, Gunnar Þór Hallgrímsson, Erpur Snær Hansen, Sveinn Are Hanssen, Scott A. Hatch, Nicholas Per Huffeldt, Dariusz Jakubas, Jón Eínar Jónsson, Alexander S. Kitaysky, Yann Kolbeinsson, Yuri Krasnov, Robert J. Letcher, Jannie Fries Linnebjerg, Mark L. Mallory, Flemming Ravn Merkel, Børge Moe, Anders Mosbech, Bergur Olsen, Rachael A. Orben, Jennifer F. Provencher, Sunna Björk Ragnarsdóttir, Tone K. Reiertsen, Nora A. Rojek, Marc D. Romano, Jens Søndergaard, Hallvard Strøm, Akinori Takahashi, Sabrina Tartu, Þorkell Lindberg Þórarinsson, Jean-Baptiste Thiébot, Alexis Will, Simon Wilson, Katarzyna Wojczulanis‐Jakubas, Glenn Yannic

Notice bibliographique

RevueThe Science of The Total Environment · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensAcadia UniversityEnvironment and Climate Change CanadaMemorial University of NewfoundlandMcGill University
Organismes subventionnairesEuropean CommissionAarhus UniversitetEnvironment and Climate Change CanadaInstitut Polaire Français Paul Emile VictorInstitut Universitaire de FranceNorsk PolarinstituttCentre National de la Recherche ScientifiqueAgence Nationale de la RechercheU.S. Geological SurveyJapan Society for the Promotion of ScienceNorth Pacific Research BoardNorges ForskningsrådMinistry of Education, Culture, Sports, Science and Technology
Mots-clésArcticSeabirdMercury (programming language)BiotaRisk assessmentThe arcticToxicityEnvironmental toxicologyEcologyBiologyEnvironmental scienceZoologyToxicologyChemistryOceanographyPredation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,761

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations94
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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