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Enregistrement W7100054159

J. Great Lakes Res. 29 (Supplement 2):267–282 Internat. Assoc. Great Lakes Res., 2003 Distribution and Food-web Transfer of Mercury in

2016· article· en· W7100054159 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInsect and Arachnid Ecology and Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTemperate climateMercury (programming language)BioaccumulationMethylmercuryFood webLatitudeBiotaSubtropicsFood chain
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT. Mercury (Hg) concentrations were measured for the food webs and water of Napoleon Gulf (Uganda) and Winam Gulf (Kenya) in northern Lake Victoria. Water total mercury (THg) concen-trations in Lake Victoria range from 1.7 to 5.8 ng/L, while methylmercury (MeHg) concentrations range from 0.2 to 1 ng/L. Water Hg concentrations in Lake Victoria are higher than in temperate great lakes, including Lakes Baikal, Michigan, and Ontario, but the top predator Nile perch have relatively low THg concentrations compared to temperate piscivorous fish. While the water Hg concentrations are similar between Napoleon and Winam gulfs, the THg concentrations in biota are significantly higher in Napoleon Gulf than in the same species from Winam Gulf, which may be due to biogeochemical differ-ences in each gulf. THg concentrations in Nile perch and Nile tilapia consistently increase with total length in both gulfs and the rates of increase are similar. The rates of THg bioaccumulation, as indicated by the regression slopes of log-THg vs. stable nitrogen isotope values for each food web (slopes of 0.163 and 0.165 for Napoleon and Winam gulfs, respectively), are within the ranges of bioaccumulation rates observed in temperate and tropical lakes elsewhere which suggests that Hg bioaccumulates at a similar rate in diverse aquatic food webs, regardless of latitude or species composition. INDEX WORDS: Mercury, food webs, stable nitrogen isotopes, water, Lake Victoria.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,881
Score d'incertitude au seuil0,396

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1190,063

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,232 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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