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Enregistrement W7139561266

Trace Elements in Lesser Scaup (<i>Aythya affinis</i>) from the Mississippi Flyway

2003· article· W7139561266 sur OpenAlexaboutno aff
Christine M. Custer, Thomas Custer, Michael J. Anteau, Alan D. Afton, David Wooten

Notice bibliographique

RevueLincoln (University of Nebraska) · 2003
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlywaySeleniumMercury (programming language)Trace elementCadmiumAythya
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous research reported that concentrations of selenium in the livers of 88-95% of lesser scaup from locations in Lake Erie, Lake St. Clair, and Lake Michigan, USA were either elevated (10-33 μg/g dry weight [dw]) or in the potentially harmful range (>33 μg/g dw). In order to determine the geographic extent of these high selenium concentrations, we collected lesser scaup in Louisiana, Arkansas, Illinois, Minnesota, Wisconsin, and Manitoba and analyzed the livers for 19 trace elements. We found that all trace element concentrations, except for selenium, generally were low. Arsenic, which usually is not detected in liver samples, was detected in Louisiana and may be related to past agricultural usages. Chromium, which also is not usually detected, was only present in lesser scaup from Arkansas and may be related to fertilizer applications. Cadmium and mercury concentrations did not differ among locations and concentrations were low. Selenium concentrations in Arkansas (geometric mean = 4.2 μg/g dw) were significantly lower than those in Louisiana (10.7 μg/g dw), Illinois (10.5 μg/g dw), and Minnesota (8.0 μg/g dw); concentrations in Wisconsin and Manitoba were intermediate (6.6 and 6.5 μg/g dw). About 25% of lesser scaup livers contained elevated selenium concentrations; however, none were in the harmful range. We concluded that selenium concentrations in lesser scaup in the Mississippi Flyway are elevated in some individuals, but not to the extent that has been documented in the industrial portions of the Great Lakes.

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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,096

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 savante0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,203 · 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
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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