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Enregistrement W4416805091 · doi:10.1139/er-2025-0214

Avian tissue sampling following oil pollution events: quantifying impacts and monitoring recovery

2025· article· en· W4416805091 sur OpenAlexafffundvenue
Reyd A. Smith, Jennifer F. Provencher, Mark L. Mallory, Gregory J. Robertson, Gregg T. Tomy, Robert A. Ronconi

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Reviews · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensUniversity of ManitobaGRi Simulations (Canada)Acadia UniversityEnvironment and Climate Change CanadaCarleton University
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésPollutionSampling (signal processing)WildlifeOil spillSample (material)HarmForagingPollutant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oil pollution is a persistent threat to coastal environments and can cause significant harm to wildlife, particularly aquatic birds. Additionally, shipping rates are increasing across the globe, and while regulations are improving on certain aspects of fuel choice and chemical composition, there is still a growing potential for spills and increased chronic discharge. Existing and planned offshore oil production adds further complexity to oil pollution risks worldwide. Despite this, there is little guidance for wildlife responders on what avian tissues to sample, how to preserve them, and how many samples are needed in the immediate aftermath of a spill. We provide a practical guide for responders and researchers to assist with sample collection, preservation, logistics, and relevant laboratory analyses to address project goals. We also highlight the value of timely sample collection, especially in time-sensitive situations. We emphasize laboratory analyses that provide individual-level exposure metrics that cannot be obtained from population-level information alone. These metrics are helpful for understanding the spill’s immediate impact, supporting damage assessments, and informing legal actions, if applicable. We also provide guidance on long-term monitoring plans to evaluate the potential inter-annual impacts of spills on marine bird populations. Sampling techniques are reviewed for assessment of polycyclic aromatic compounds (PACs), trace metals, epigenetics, toxicogenomics, foraging ecology, endocrine disruption, and hemolytic anemia. Flowcharts are included to assist with quick decision-making while considering key factors such as Indigenous concerns, species selection, and seasonality.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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'admission3
Résumé présentoui

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