MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1910781214 · doi:10.1890/es15-00167.1

Effects of in‐channel beaver impoundments on mercury bioaccumulation in Rocky Mountain stream food webs

2015· article· en· W1910781214 sur OpenAlexaffabout
Kristin J. Painter, Cherie J. Westbrook, Britt D. Hall, Nelson J. O’Driscoll, Timothy D. Jardine

Notice bibliographique

RevueEcosphere · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and biodiversity studies
Établissements canadiensAcadia UniversityUniversity of ReginaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNational Institute of Standards and Technology
Mots-clésBeaverPeriphytonFood webBioaccumulationEnvironmental scienceNutrientInvertebrateSTREAMSEcologyEcosystemMercury (programming language)Biogeochemical cycleCastor canadensisBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Beavers ( Castor spp.) are ecosystem engineers and important modifiers of freshwater ecosystems. They create impoundments that flood the surrounding landscape and modify the flow of materials through streams, thus potentially increasing nutrients, productivity and the availability of toxic methyl mercury (MeHg) to downstream food webs. Here we quantify food web‐available MeHg in water, periphyton, and invertebrates collected from 15 streams up‐ and down‐stream from beaver impoundments in the Rocky Mountain foothills of Western Canada. While nutrients, algal biomass, and total invertebrate standing stock were not significantly elevated below ponds, MeHg concentrations (average increase of 1.7×) and percent of total Hg that was MeHg (average increase of 1.3×) showed a trend of higher values in all compartments downstream and the difference was significant in predatory invertebrates. This suggests that beaver impoundments can increase the availability and subsequent uptake of MeHg by basal food web organisms even if their immediate influence on nutrients and resources is limited. As beaver populations continue to rebound, more research is needed to fully characterise the effects of beavers on nutrient and contaminant cycling under different biogeochemical conditions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,581

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,205 · 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 tête enseignante, 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

Citations21
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEcosphereMême sujetEcology and biodiversity studiesTravaux en français237 207