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Enregistrement W6980849444

Current Use Pesticides that drain into Canadian tributaries: A potential threat to Whale habitats

2022· article· en· W6980849444 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueWestern CEDAR (Western Washington University) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOccupational exposure and asthma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTributaryEndangered speciesHabitatThreatened speciesWater qualityDrainage basinCurrent (fluid)EstuaryHabitat destruction
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Elevated contaminant concentrations in odontocete cetaceans within Canadian waters has been well documented. The Endangered transboundary Southern Resident Killer Whales (SRKW, Orcinus orca) and St Lawrence Estuary Beluga Whales (SLE beluga, Delphinapterus leucas) face significant threats from high levels of contaminants. The Recovery Strategy for the SLE beluga, SRKWs, as well as the Threatened Northern Resident Killer Whales (NRKW) lists contaminants as a key threat to these whale populations and identifies urban and agricultural runoff and stormwater as pollutant sources. This runoff exposes the whales and their priority prey to a mixture of environmental contaminants, including current use pesticides. Our main objective was to compare levels, loads, and yields of seven current use pesticides (atrazine, chlorpyrifos, diazinon, glyphosate, malathion, permethrin, and simazine) in tributaries within urban and agricultural areas that could impact the habitat of the whales and their prey. These include major Canadian metropolitan areas: 1) the Great Lakes Region (southern Ontario), 2) the Fraser River Basin (British Columbia), and 3) St. Lawrence Region (southern Quebec). The Great Lakes work focuses on tributaries that drain into Lake Ontario, which discharges into the St. Lawrence River its Atlantic estuary. Lake Ontario is the major contributor of pesticide pollution to the St. Lawrence River. Availability and quality of Chinook salmon has been identified as the priority threat to SRKWs. Fraser River Chinook make up a large percentage of the SRKW diet and may be impacted by current use pesticide discharges in the area. Preliminary results show that glyphosate had the highest yields across all sites followed by simazine (Fraser River Basin) and atrazine (Great Lakes and St. Lawrence). Exceedances of environmental water quality guidelines were observed for atrazine, chlorpyrifos, and diazinon. Pesticide hot-spots and exceedances will be discussed in the context of whale recovery.

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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,104

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,256
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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