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Enregistrement W4416708577 · doi:10.1134/s1067413625600727

Total Mercury and Stable Nitrogen and Carbon Isotope Content in Polar Bear Hair in the Russian Arctic

2025· article· en· W4416708577 sur OpenAlexaboutno aff
V. A. Gremyachikh, В. Т. Комов, Е. А. Иванов, И. Н. Мордвинцев, С. В. Найденко, Н. Г. Платонов, Ivan A. Mizin, А. И. Исаченко, R. E. Lazareva, Elena Ivanova, Liubov Eltsova, В. В. Рожнов

Notice bibliographique

RevueRussian Journal of Ecology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMercury (programming language)ArcticIsotopeStable isotope ratioPolarδ15NArchipelagoNitrogen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The results of studies of the mercury concentrations and stable isotope ratios of nitrogen (δ15N) and carbon (δ13C) in the hair of polar bears (Ursus maritimus) inhabiting the islands of the Franz Josef Land archipelago, Novaya Zemlya archipelago, as well as the Yamal and Taymyr peninsulas are presented. It is shown that the levels of mercury accumulation in the hair of polar bears from the Franz Josef Land archipelago are characterized by values lower (about 2.0 mg/kg) than those in polar bears from the Canadian sector of the Arctic and commensurate with those of animals from Spitsbergen. A significant positive correlation was found between the mercury concentration and stable isotope (δ15N and δ13C) values. The minimum concentrations of mercury and isotope values (δ15N and δ13C) in the hair of bears from Yuzhny Island (Novaya Zemlya) may be a consequence of increased content of non-marine food in their diet rather than a result of climate change. The recorded mercury concentrations in the hair of bears indicate the absence of a threat to animal health.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,228 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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