Assessing mercury exposure to water and fish of the Mackenzie watershed using a Bayesian network analysis
Notice bibliographique
Résumé
Bayesian Network Relative Risk Models (BN-RRM) were developed to assess recent (2005-2020) risk of mercury (Hg) exposure to the freshwater ecosystems of Great Slave Lake (GSL) and the Mackenzie River Basin (MRB) in the Canadian Northwest Territories. Risk is defined as the probability of a specified adverse outcome; here the adverse outcome was the probability of environmental Hg concentrations exceeding the Hg regulatory guidelines (thresholds values) established to protect the health of humans and aquatic biota. Environmental models and Hg monitoring studies were organized into a probabilistic (Bayesian network) model which considered six Hg input pathways, including atmospheric Hg deposition, Hg release from permafrost thaw, terrestrial to aquatic Hg transfer via soil erosion, and the proximity to mining, fossil fuel developments, and retrogressive permafrost thaw slumps (RPTS). Sensitivity analysis was used to assess spatial trends in influence of the sources to Hg concentrations in freshwater and in the tissue of five keystone fish species (lake whitefish, lake trout, northern pike, walleye, and burbot) which are essential for the health and food security of the people in the MRB. The risk to the health of keystone fish species, defined by toxicological dose-response curves, was generally low but greatest in GSL where fish size, mine proximity, and soil erosion were identified to be important explanatory variables. These BN-RRMs provide a probabilistic framework to integrate advances in Hg cycling modeling, identify gaps in Hg monitoring efforts, and calculate risk to environmental endpoints under alternative scenarios of mitigation measures. For example, the models predicted that the successful implementation of the Minamata Treaty, corresponding to 35%-60% reduction in atmospheric Hg deposition, would translate to a ∼1.2-fold reduction in fish Hg concentrations. In this way, these models can form the basis for a decision-support tool for comparing and ranking risk-reduction initiatives.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».