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Enregistrement W4285193852 · doi:10.1039/9781839163470-00133

Marine Mammals as Indicators of Environmental Pollution and Potential Health Effects

2022· book-chapter· en· W4285193852 sur OpenAlexaff
J.-P. W. Desforges, U. Siebert, H. Routti, M. Levin, R. Dietz, N. Basu, R. J. Letcher, B. M. Jenssen, C. Sonne

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensCarleton UniversityEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSentinel speciesPollutantTrophic levelEnvironmental toxicologyEcologyEnvironmental scienceHuman healthPollutionEnvironmental healthBiologyStressorEnvironmental planning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study and protection of environmental and human health is complex given the variety of anthropogenic and natural stressors threatening the well-being of exposed organisms. Researchers have turned to wild animals as sentinel species to study the critical questions relating to environmental chemical contamination and potential adverse health effects of contaminant exposure. Marine mammals are one group of animals that are particularly suited as indicators of environmental health because of their long lifespan, high trophic level, spatial distribution at various scales, and propensity to accumulate and respond to environmental contaminants. This chapter discusses how marine mammals are used to monitor and identify chemical pollutants of concern and determine potential health effects on practically all vertebrate physiological systems and across biological scales, from the molecular to the population level. We highlight the diversity of study designs, pollutant classes, methodological tools, and unique insights gained on source, transport, fate, and health effects of contaminants from studies of marine mammal toxicology to showcase the usefulness of these sentinel species as indicators in ecotoxicology.

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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,004

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,195 · 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
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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