Supplementary information from: A systematic review of trace elements in the tissues of bats (Chiroptera)
Notice bibliographique
Résumé
Bats constitute about 22% of known mammal species; they have various ecological roles and provide many ecosystem services. Bats suffer from several threats caused by anthropization, including exposure to toxic metals and metalloids. In our systematic review, we analyzed 75 papers to investigate how species, diet, and tissue type impact bioaccumulation in bat species all over the world. Most studies documented element accumulation in fur, liver, and kidney; at least 36 metals and metalloids have been measured in bat tissues, among the most studied were mercury and zinc. Comparisons with known toxicological thresholds for other mammals showed concerning values for mercury and zinc in bat hair, lead and some essential metals in liver, and iron and calcium in kidneys. Moreover, accumulation patterns in tissues differed depending on bat diet: insectivorous bats showed higher metal concentrations in fur than in liver and kidney while frugivorous species showed higher values in liver and kidney than in fur. This review points out several information gaps in the understanding of metal contamination in bats, including a lack of measured toxicity thresholds specific for bat tissues. Data on trace element bioaccumulation and its associated health effects on bats is important for conservation of bat species, many of which are threatened.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,160 | 0,015 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».