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Enregistrement W1920515008 · doi:10.1002/etc.2810

Cross-basin comparison of mercury bioaccumulation in Lake Huron lake trout emphasizes ecological characteristics

2014· article· en· W1920515008 sur OpenAlexafffund
Rachel A. Abma, Gordon Paterson, Anne M. McLeod, G. Doug Haffner

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Toxicology and Chemistry · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésBioaccumulationSalvelinusTroutBayTrophic levelMercury (programming language)FisheryEnvironmental scienceEcologyPredationForage fishStructural basinBiomagnificationBiologyFish <Actinopterygii>OceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding factors influencing mercury (Hg) bioaccumulation in fish is important for examining both ecosystem and human health. However, little is known about how differing ecosystem and biological characteristics can drive Hg bioaccumulation in top predators. The present study compared and contrasted Hg bioaccumulation in multiple age classes of lake trout (Salvelinus namaycush) collected from each of Lake Huron's Georgian Bay, North Channel, and Main Basin regions. Mercury concentrations exhibited a basin specific pattern with Main Basin fish having the highest average concentration (0.19 ± 0.01 mg/kg), followed by Georgian Bay (0.15 ± 0.02 mg/kg), and North Channel (0.07 ± <0.01 mg/kg) fish. Age-related increases in Hg concentrations were observed across the 3 basins with North Channel fish exhibiting the slowest rate of Hg bioaccumulation. No significant difference was determined between the relationships describing Hg concentration and age between Main Basin and Georgian Bay fish (p < 0.05). Mercury biomagnification factors (BMF) determined between lake trout and rainbow smelt, lake trout's primary prey, were significantly correlated with fish age and differed across the 3 basins (p < 0.05). Specifically, Georgian Bay fish exhibited the greatest age related increase in Hg BMF followed by Main Basin and North Channel fish, and these differences could not be attributed to trophic level (δ(15)N) effects or lake trout growth rates. A highly significant negative relationship was determined between Hg BMFs and basin specific prey fish densities indicating that ecological factors associated with food acquisition and foraging efficiencies play an important role in Hg bioaccumulation in feral fish communities.

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 enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil0,049

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations14
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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