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Record W7008317532

Associations entre les concentrations de contaminants organohalogénés et d'hormones thyroïdiennes dans la peau des bélugas de l'Estuaire du Saint-Laurent

2023· other· fr· W7008317532 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2023
Typeother
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicEnvironmental Toxicology and Ecotoxicology
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPopulationEnvironmental factorIle de franceMedical screening
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La population de bélugas (Delphinapterus leucas) de l'estuaire du Saint-Laurent est fortement exposée à de nombreux contaminants. L'exposition aux contaminants a été identifiée comme l'une des principales causes potentielles du déclin de cette population en danger. Depuis les années 2000, une augmentation de la mortalité de femelles liée à la mise bas et de la mortalité des veaux a été signalée dans cette population. Il a été suggéré que l'exposition élevée à certains contaminants organohalogénés (p. ex : les polybromodiphénylethers [PBDE]) pourrait jouer un rôle dans ce phénomène en perturbant les niveaux d'hormones thyroïdiennes. L’objectif de cette étude était de vérifier si l’exposition des bélugas de l’estuaire du Saint-Laurent à des contaminants organohalogénés est associée à des perturbations des niveaux d’hormones thyroïdiennes. Des biopsies de peau de bélugas mâles et femelles (n=40) obtenues en 2019 ont été utilisées pour l’analyse des hormones comme alternative au plasma qui ne peut être obtenu chez cette population protégée. Nous avons analysé les concentrations de contaminants (PBDE, biphényles polychlorés et pesticides organochlorés) dans ces échantillons par chromatographie gazeuse couplée à la spectrométrie de masse (GC/MS). Les concentrations d’hormones thyroïdiennes ont été analysées avec une nouvelle méthode utilisant la chromatographie liquide ultra-performante couplée avec la spectrométrie de masse en tandem (UPLC-MRM/MS). Cette méthode a été testée à l’aide d’échantillons de peau, de gras et de plasma provenant de carcasses de bélugas de l’Arctique canadien. La comparaison de paires d’échantillons de plasma et de peau suggère que les niveaux d’hormones dans la peau ne reflètent pas nécessairement ceux dans le plasma. Toutefois, la taille de l’échantillon ne permet pas de tirer de conclusion à ce sujet. Cette méthode a permis d’identifier et de quantifier la triiodothyronine (T3), la thyroxine (T4) et deux de leurs métabolites désiodés dans les échantillons de peau de bélugas du Saint-Laurent. Selon une comparaison de modèles linéaires, la variable qui expliquait le mieux la variation du ratio T4/T3 dans la peau était le sexe des bélugas. Chez les mâles, les niveaux de T3 étaient corrélés positivement avec les concentrations de PBDE. Ces résultats suggèrent que les niveaux d'hormones thyroïdiennes pourraient être perturbés par l'exposition aux PBDE. Cette étude indique que l’utilisation de biopsies de peau est prometteuse pour étudier les hormones thyroïdiennes chez les mammifères marins, particulièrement chez les populations vulnérables exposées à des perturbateurs endocriniens. Toutefois, des études supplémentaires devraient être réalisées pour examiner la relation entre les niveaux d’hormones thyroïdiennes dans la peau et ceux dans le plasma. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Delphinapterus leucas, hormone thyroïdienne, contaminant organohalogéné, perturbateur endocrinien

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.848
Threshold uncertainty score0.302

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.008
GPT teacher head0.200
Teacher spread0.192 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes1
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