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Enregistrement W4296433968 · doi:10.23880/act-16000221

A Forensic Evaluation: the use of Mercury and Stable Isotope analysis of Museum Bone Samples to Monitor if Environmental Changes are affecting the Eating Patterns of Red and Arctic Foxes

2021· article· en· W4296433968 sur OpenAlexaboutno aff
Bonita H Dainowski

Notice bibliographique

RevueAdvances in Clinical Toxicology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Institutes of Health
Mots-clésArcticIsotope analysisTrophic levelδ15NMercury (programming language)Stable isotope ratioEcosystemThe arctic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global climate changes can potentially impact the ecosystems of the red foxes (Vulpes vulpes) and Arctic foxes (Alopex lagopus) on a regional scale. This research takes a forensic approach at investigating certain health and dietary indicators in museum preserved bone of red foxes of Bethel Alaska and Arctic foxes from the Yukon Territory in Canada. This study attempts to 1) measure the mercury (THg) concentration levels, 2) estimate a diet using carbon stable isotopes (δ13C) and 3) establish a trophic level using nitrogen stable isotopes (δ15N), from bones of these sentinel species. This study examines two Arctic foxes and three red foxes of unknown age and origin. The Yukon Territory Arctic foxes bone THg concentrations were 0.017 and 0.025 mg/kg. The red foxes bone THg concentrations were 0.010, 0.036 and 0.073 mg/kg. The δ13C levels were -21.13 and -21.36‰ for Arctic foxes and -20.05, -20.08, and -23.12‰ for red foxes. Their δ15N levels were 5.59 and 7.22‰ for the Arctic foxes and 6.10, 6.57 and 6.66‰ for red foxes. These Arctic and red Yukon Territory foxes indicate a trophic level similar to Arctic terrestrial omnivores. This type of forensic study is useful to establish past ecosystems of the Arctic. In understanding past ecosystems we can then monitor the effects of climate change and its impact on human health and the health of terrestrial animals.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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