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Enregistrement W4308742243 · doi:10.1016/j.envpol.2022.120624

Polycyclic aromatic compound and trace metal element residues in Mytilus mussels at marine wildlife hotspots on the Pacific coast of Canada

2022· article· en· W4308742243 sur OpenAlexaffabout
Mason D. King, John E. Elliott, Ifeoluwa Idowu, Gregg T. Tomy, Tony D. Williams

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Pollution · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensUniversity of ManitobaEnvironment and Climate Change CanadaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomonitoringMytilusBioaccumulationMercury (programming language)WildlifeEnvironmental scienceBioindicatorFisheryEstuaryTernPopulationEnvironmental chemistryEcologyBiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Pacific coast of Canada has a rich marine fauna and a growing human population with increasing potential for pollution releases, but there is currently little overlap between marine wildlife hotspots and ongoing biomonitoring efforts for less bioaccumulative contaminants such as polycyclic aromatic compounds (PAC) and trace metals (metals). We surveyed PACs and metals at marine bird breeding colonies in coastal British Columbia in 2018 by analyzing chemical residues in the soft tissue of bivalve Mytilus sp. mussels collected from stations (n = 3) at seven sites. The concentration of sum PACs (∑43PAC) and high molecular weight (HMW) PACs were highest at the Second Narrows colony in Vancouver Harbour, a highly urbanized and industrialized port within the Salish Sea. For conservation areas, two Salish Sea and three Pacific Ocean coast colonies, PACs were generally lower. However, ∑43PAC, ∑HMWPAC, and several HMW congeners at the remote site of Triangle Island, a Marine National Wildlife Area, were not significantly different from Second Narrows. The dominant PAC sources at all sites are likely pyrogenic rather than petrogenic, as suggested by PAC profiles, proportion of parent PACs, and source-indicator congeners. For metals, site differences were found for seven out of eight priority metals, but principal component analysis indicated that site differences, such as high mercury and cadmium at offshore sites, are likely related to environmental and biological variables including salinity, condition index, water temperature, and shell length. Our survey across a broad coastal region shows that PAC and metal biomonitoring programs with mussels should include wildlife hotspots where the exposure of protected vertebrate species to pollutants with low bioaccumulation potential would be less obvious, and shows that collection of data on key covariates (e.g. lipid content, salinity) will be critical to tracking long-term trends and detecting pollution release events.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,151

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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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