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Enregistrement W4409696634 · doi:10.1111/jne.70027

Effects of wintering under methylmercury exposure on spring reproductive onset in song sparrows ( <i>Melospiza melodia</i> )

2025· article· en· W4409696634 sur OpenAlexafffund
Claire Bottini, Scott A. MacDougall‐Shackleton

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroendocrinology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaBritish Society for Neuroendocrinology
Mots-clésMethylmercuryInternal medicineEndocrinologyBiologyMedicineEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exposure to methylmercury (MeHg) on breeding grounds may have numerous deleterious effects on birds, including neurotoxicity, disruption of hormones, and impaired reproduction. But it is unknown if MeHg exposure on wintering grounds can carry over and produce negative effects on the following spring breeding seasonal transition. To evaluate this, we exposed male captive song sparrows (Melospiza melodia) to environmentally relevant levels of dietary MeHg for 3 months during winter. We then photostimulated the birds with a long-day photoperiod and observed them for 21 days post-exposure. Contrary to our predictions, we found no carry-over effects of MeHg on the timing of changes in spring reproductive physiology assessed by testes mass, syrinx mass, plasma androgen concentrations, number of GnRH neurosecretory cells, and body condition. However, following photostimulation, MeHg-exposed birds had smaller cloacal protuberances. Although we observed no obvious effects on the timing of reproductive onset, the results suggest that winter MeHg exposure could induce carry-over effects on secondary sexual traits that may affect birds' breeding performance. Overall, our findings indicate that songbirds can buffer against the main effects of prior winter MeHg exposure so as to not delay reproductive onset in spring, but more studies are required for long-term effects on breeding performance.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,264
Score d'incertitude au seuil0,540

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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