Tissue Distribution and Toxicological Risk Assessment of Mercury and Other Elements in Northern Populations of Wolverine (Gulo gulo)
Notice bibliographique
Résumé
Wolverines are facultative scavengers that feed near the top of terrestrial food chains. We characterized concentrations of mercury and other trace elements in tissues of wolverine from a broad geographic area, representing much of their contemporary distribution in northwestern North America. We obtained tissues from 504 wolverines, from which mercury was measured on muscle (n = 448), kidney (n = 222), liver (n = 148), hair (n = 130), and brain (n = 52). In addition, methylmercury, seven trace elements (arsenic, cadmium, chromium, cobalt, lead, nickel, selenium), and arsenic compounds were measured on a subset of samples. Concentrations of mercury and other trace elements varied between tissues and were generally highest in kidney compared to brain, liver and muscle. Mercury was predominately as methylmercury in brain and muscle, but largely as inorganic mercury in liver and kidney. Mercury concentrations of hair were moderately correlated with those of internal tissues (Pearson r = 0.51-0.75, p ≤ 0.004), making hair a good non-lethal indicator of broad spatial or temporal differences in mercury exposure to wolverine. Arsenobetaine was the dominant arsenic compound identified in tissues, and arsenite, arsenocholine and dimethylarsinic acid were also detected. A preliminary risk assessment suggested the cadmium, lead, mercury, and selenium concentrations in our sample of wolverines were not likely to pose a risk of overt toxicological effects. This study generated a comprehensive dataset on mercury and other trace elements in wolverine, which will support future contaminants study of this northern terrestrial carnivore.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».