Non-invasive biomonitoring of polar bear feces can be used to estimate concentrations of metals of concern in traditional food
Notice bibliographique
Résumé
The Arctic faces increasing exposure to environmental chemicals such as metals, posing health risks to humans and wildlife. Biomonitoring of polar bears (Ursus maritimus) can be used to quantify chemicals in the environment and in traditional foods consumed by the Inuit. However, typically, these samples are collected through invasive or terminal methods. The biomonitoring of feces could be a useful alternative to the current metal monitoring method within the Arctic. Here, we aim to 1) quantify the relationship between concentrations of metals in the feces and tissues (muscle, liver, and fat) of polar bears using predictive modeling, 2) develop an easy-to-use conversion tool for use in community-based monitoring programs to non-invasively estimate contaminant concentrations in polar bears tissues and 3) demonstrate the application of these models by examining potential exposure risk for humans from consumption of polar bear muscle. Fecal, muscle, liver, and fat samples were harvested from 49 polar bears through a community-based monitoring program. The samples were analyzed for 32 metals. Exploratory analysis indicated that mean metal concentrations generally did not vary by age or sex, and many of the metals measured in feces were positively correlated with the internal tissue concentration. We developed predictive linear regression models between internal (muscle, liver, fat) and external (feces) metal concentrations and further explored the mercury and methylmercury relationships for utility risk screening. Using the cross-validated regression coefficients, we developed a conversion tool that contributes to the One Health approach by understanding the interrelated health of humans, wildlife, and the environment in the Arctic. The findings support using feces as a biomonitoring tool for assessing contaminants in polar bears. Further research is needed to validate the developed models for other regions in the Arctic and assess the impact of environmental weathering on fecal metal concentrations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».