Global fishing patterns amplify human exposures to methylmercury
Notice bibliographique
Résumé
Global pollution has exacerbated accumulation of toxicants like methylmercury (MeHg) in seafood. Human exposure to MeHg has been associated with long-term neurodevelopmental delays and impaired cardiovascular health, while many micronutrients in seafood are beneficial to health. The largest MeHg exposure source for many general populations originates from marine fish that are harvested from the global ocean and sold in the commercial seafood market. Here, we use high-resolution catch data for global fisheries and an empirically constrained spatial model for seafood MeHg to examine the spatial origins and magnitudes of MeHg extracted from the ocean. Results suggest that tropical and subtropical fisheries account for >70% of the MeHg extracted from the ocean because they are the major fishing grounds for large pelagic fishes and the natural biogeochemistry in this region facilitates seawater MeHg production. Compounding this issue, micronutrients (selenium and omega-3 fatty acids) are lowest in seafood harvested from warm, low-latitude regions and may be further depleted by future ocean warming. Our results imply that extensive harvests of large pelagic species by industrial fisheries, particularly in the tropics, drive global public health concerns related to MeHg exposure. We estimate that 84 to 99% of subsistence fishing entities globally likely exceed MeHg exposure thresholds based on typical rates of subsistence fish consumption. Results highlight the need for both stringent controls on global pollution and better accounting for human nutrition in fishing choices.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».