Regional patterns in mercury and selenium concentrations of yellowfin tuna (<i>Thunnus albacares</i>) and bigeye tuna (<i>Thunnus obesus</i>) in the Pacific Ocean
Notice bibliographique
Résumé
Mercury (Hg) concentrations in high trophic level fish, such as bigeye tuna ( Thunnus obesus ) and yellowfin tuna ( Thunnus albacares ), can often exceed consumption advisories. Here we sampled 444 yellowfin and bigeye tuna to determine whether tuna Hg concentration varies regionally in the eastern and central Pacific Ocean and whether this variation corresponds to environmental characteristics that promote the bioavailability of Hg. Of the five regions sampled, we found significantly higher Hg concentrations in the eastern equatorial region (5°S–5°N; 110°W–120°W) for both species. Hg concentrations in this region were elevated by 0.22 and 0.17 µg·g–1for yellowfin and bigeye tuna, respectively, compared with Hg concentrations in the other regions. Tuna selenium concentrations, which may alter the toxicity of Hg, did not vary by region. Oceanographic data indicated that the eastern equatorial region had elevated chlorophyll a concentrations and shallow minimum oxygen depths, both of which promote Hg methylation. These findings suggest that methylation-promoting mechanisms may translate into regional variation in the Hg concentrations of highly mobile, high trophic level fish.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».