Contaminant levels and their effects on the American continent chelonian: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Excessive metal pollution from anthropogenic activities like mining and industrial waste discharge has increasingly impacted freshwater ecosystems. Freshwater chelonians (Testudines) are bioindicators of environmental pollution because of their longevity, ecological diversity, and trophic positioning. This systematic review assessed toxic metal bioaccumulation in freshwater turtles across the American continent, focusing on mercury (Hg), a global public health and ecological concern. A comprehensive search on PubMed, Scopus and Web of Science identified 620 papers, of which 32 met the inclusion criteria. The United States and Brazil (93.6%) contributed the most data, with Chelydra serpentina and Podocnemis expansa frequently studied, followed by Canada (4.26%) and Colombia (2.13%). Hg was the predominant contaminant (75% of studies), with the highest concentrations observed in hatchlings and keratinized tissues, such as carapace and claws. Bioaccumulation patterns varied by region, species and life stage, emphasizing physiological and reproductive impacts. This review highlights the need for noninvasive sampling methods and long‐term monitoring to guide conservation strategies and assess ecosystem and turtle health. It also highlights the significant lack of data in South America and the lack of studies on juveniles and eggs. Freshwater chelonians remain essential for understanding contamination dynamics and mitigating environmental degradation in aquatic habitats.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 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 ».