Microchemical analysis of selenium in otoliths of two West Virginia fishes captured near mountaintop removal coal mining operations
Notice bibliographique
Résumé
Otoliths, calcified inner ear structures, were collected from creek chubs (Semotilus atromaculatus) and green sunfish (Lepomis cyanellus) living in mountaintop mining-impacted and reference streams and analyzed for selenium (Se) content using laser ablation-inductively coupled mass spectrometry. Significant differences in otolith Se were found between the 2 fish species. Results from the present study suggest that a retrospective reconstruction of Se concentrations in muscle can be derived from Se concentrations in otoliths in creek chub but not green sunfish, exemplifying the importance of species differences when determining partitioning of Se among specific tissues. Green sunfish otoliths from all sites contained background (<1 μg/g) or low (1-4 μg/g) average concentrations of whole-otolith Se. In contrast, creek chub otoliths from the historically mined site contained much higher (≥5 μg/g) concentrations of Se than for the same species in the unmined site or for the green sunfish. These data suggest that body burdens of Se in fish can vary considerably over time and that both the timing of sampling and species choice could heavily influence Se assessments.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».