Research Note Environmental Contaminant Concentrations in Canada Goose (Branta canadensis) Muscle: Probabilistic Risk Assessment for Human Consumers
Notice bibliographique
Résumé
The issue of food insecurity affects millions of people in the United States every year. Often these people rely on soup kitchens, food banks, and shelters for proper meals, and these organizations often depend on donations to meet needs. One of the most limited food resources is meat. To help alleviate this problem, the U.S. Department of Agriculture Wildlife Services donates more than 60 tons of wild game (deer, moose, feral hogs, goats, geese, and ducks) to a variety of charitable organizations each year. Although commercially produced meat routinely undergoes screening for contaminants, potential exposure to environmental contaminants from eating wild game is not well characterized. In this study, the concentration of 17 contaminants of concern in the breast meat of wild geese was examined. These concentrations were then used in a probabilistic model to estimate potential risk associated with consumption of this meat. Based on model predictions, more than 99 % of all adults were below exposure limits for all of the compounds tested. For all consumer age classes modeled, consumption of wild goose meat may expose a small fraction of these populations to levels of lead higher than the recommended exposure limits. Similarly, mercury exposure was predicted to be higher than the recommended limits when the meat was served as steaks. This information about concentrations of contaminants of concern in goose meat and potential exposures associated with meat consumption based on probabilistic models will enable others to make informed decisions about the risks associated with the consumption of wild meat. Environmental contaminants, either naturally occurring
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».