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Enregistrement W4399361566 · doi:10.1007/s10646-024-02754-y

An evaluation of fish and invertebrate mercury concentrations in the Caribbean Region

2024· article· en· W4399361566 sur OpenAlexfundno aff
Linroy Christian, Mark E. H. Burton, Azad Mohammed, Wendy Nelson, Tahlia Ali Shah, Laël Bertide-Josiah, Helen G. Yurek, David C. Evers

Notice bibliographique

RevueEcotoxicology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBeef Cattle Research Council
Mots-clésMercury (programming language)InvertebrateTrophic levelFisheryFishingEcotoxicologyBiomonitoringGeographyEnvironmental scienceEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mercury is a ubiquitous pollutant of global concern but the threat of exposure is not homogenously distributed at local, regional, or global scales. The primary route of human exposure to mercury is through consumption of aquatic foods, which are culturally and economically important in the wider Caribbean Region, especially for Small Island Developing States (SIDS). We compiled more than 1600 samples of 108 unique species of fish and aquatic invertebrates collected between 2005 and 2023 from eleven countries or territories in the wider Caribbean Region. There was wide variability in total mercury concentrations with 55% of samples below the 0.23 µg/g wet weight (ww) guideline from the U.S. FDA/EPA (2022) for 2 or 3 weekly servings and 26% exceeding the 0.46 µg/g ww guideline consistent with adverse effects on human health from continual consumption, particularly for sensitive populations. Significant relationships were found between total mercury concentrations and taxonomic family, sampling country, fish length, and trophic level. The data analyzed here support the need for further sampling with concrete geospatial data to better understand patterns and mechanisms in mercury concentrations and allow for more informed decision making on the consumption of fish and invertebrates from the wider Caribbean Region as well as supporting efforts to evaluate the effectiveness of national, regional, and international mercury policies.

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 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 enseignants0,353
Score d'incertitude au seuil0,451

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,272 · 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'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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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