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Enregistrement W4392281740 · doi:10.1139/er-2023-0101

Spatial ecotoxicology: what we know about the relationship between avian movements and contaminant levels

2024· article· en· W4392281740 sur OpenAlexaffvenue
Julia E. Baak, Jennifer F. Provencher, Mark L. Mallory, Kyle H. Elliott

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Reviews · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensAcadia UniversityMcGill UniversityCarleton UniversityEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcotoxicologyEcologyEnvironmental scienceGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Birds are widely used as indicators of environmental contamination because they integrate signals across space and time. However, this advantage also means that locating the source of pollution can be challenging, especially for species that migrate large distances. Historically, the assignment of contaminant burden to particular life stages or locations has been made by sampling tissues with varying time signals and associating those signals with locations assigned from band recoveries or stable isotope analyses. Unfortunately, these assignments are geographically coarse. More recently, tracking devices have been increasingly used to determine more precisely where and when contamination is likely to occur. Here, we review current knowledge on using tracking devices to examine the relationship between avian movements and contaminant loads. We found 42 published articles with samples collected from 1986 to 2021 that used tracking devices to examine the relationship between avian movement and contaminant loads, where studies were primarily concentrated in the northern hemisphere, notably in the North Atlantic. Tracking methodology varied widely across studies to date, but the use of radiotransmitters and satellite tags generally decreased as newer technologies, such as global positioning systems and geolocation sensors, were developed. Blood and feathers were the most commonly used tissues to assess contaminant concentrations, but sample sizes were often low (<40, the recommended sample size for some tracking or contaminant studies), and one-quarter of studies did not statistically test the relationship between tracking data and contaminant concentrations. Moving forward, studies should (1) consider statistical power; (2) consider tissue turnover rates, contaminant turnover rates, and tracking device resolution; (3) examine tissues that inform different time scales; 4) explore the impacts of contaminants on behaviour and movement; and 5) increase collaboration, standardization, and information sharing across existing tracking or contaminant monitoring programs. Focusing on these aspects will enhance our ability to identify the source, transport, and fate of contaminants in avian species across the globe.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,864
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,006

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,249 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations14
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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