A review of mercury concentrations in freshwater fishes of Africa: Patterns and predictors
Notice bibliographique
Résumé
The methylated form of mercury (methylmercury) is a potent neurotoxic chemical and a contaminant of concern for fisheries because of its potential effects on ecosystem and human health. In Africa, inland fisheries are a crucial component of food and economic security, yet little information is available on mercury (Hg) contamination trends. The authors compiled published data on Hg contamination in African freshwater fishes, invertebrates, and plankton, as well as on potential drivers of Hg concentrations in these organisms. From 30 identified studies the authors assembled 407 total Hg concentrations from 166 fish species, 10 types of invertebrates, and various plankton, distributed across 31 water bodies in 12 countries. In fishes, total Hg concentrations, expressed as mean (± standard deviation) per location, averaged 156.0 ± 328.0 ng/g wet weight and ranged from 5.5 ng/g wet weight to 1865.0 ng/g wet weight. Only locations with nearby artisanal and small-scale gold mining operations had mean Hg concentrations above the World Health Organization/Food and Agriculture Organization's recommended guideline for fish (500 ng/g wet wt). The authors used mixed models to detect relationships between fish Hg concentrations and trophic level, mass, latitude, and chlorophyll a. Mass, trophic level, and latitude were all positive predictors of Hg concentration, confirming the presence of Hg bioaccumulation and biomagnification in African fishes. Although strong trends in Hg concentrations were evident, the present study also highlights limited availability of Hg data in Africa.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».