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Enregistrement W7097525646

Patterns and Interpretation of Mercury Exposure in Freshwater Avian Communities in Northeastern North America

2004· article· en· W7097525646 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMethylmercuryMercury (programming language)HabitatSexual dimorphismMERCURY EXPOSUREEstuary
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. A large data set of over 4,700 records of avian mercury (Hg) levels in northeastern North America was compiled and evaluated. As Hg emissions remain poorly regulated in the United States and Canada, atmospheric deposition patterns and associated ecological responses continue to elicit interest by landscape managers, conservation biologists, policy makers, and the general public. How avian Hg exposure is interpreted greatly influences decision-making practices. The geographic extent and size of this data set is valuable in understanding the factors that affect the exposure of Hg to birds. Featured are differences found among tissues, major aquatic habitats and geographic areas, between age class and gender, and among species. While Hg concentrations in egg and blood reflect short-term Hg exposure, Hg concentrations in liver and feather provide insight into long-term Hg exposure. Blood is a particularly important matrix for relating site-specific exposure to methylmercury (MeHg). The level of MeHg is generally 5–10x greater in adults compared to nestlings. Age also influences MeHg bioaccumulation, particularly for individuals where MeHg intake exceeds elimination. Gender is of interpretive concern when evaluating Hg exposure for species exhibiting sexual dimorphism and niche partitioning. Based on two indicator species, the belted kingfisher (Ceryle alcyon) and bald eagle (Haliaeetus leucocephalus), we found MeHg availability increased from marine, to estuarine and riverine systems, and was greatest in lake

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)0,001
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 enseignants0,899
Score d'incertitude au seuil0,200

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,221 · 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
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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