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Enregistrement W1979988430 · doi:10.1139/f05-103

Methyl mercury concentrations in macroinvertebrates and fish from burned and undisturbed lakes on the Boreal Plain

2005· article· en· W1979988430 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Erik W. Allen, Ellie E. Prepas, Stephan Gabos, William M. J. Strachan, Weiping Zhang

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHealth Canada
Mots-clésBiotaEnvironmental scienceMethylmercuryEnvironmental chemistryMercury (programming language)Trophic levelBioaccumulationAquatic ecosystemBiomagnificationFood webEcologyBorealHydrology (agriculture)ChemistryBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Methyl mercury (MeHg) concentrations in macroinvertebrates and fish were compared among five lakes in burned catchments and five reference lakes on the western Canadian Boreal Plain to determine the influence of forest fire on MeHg bioaccumulation. Two years after fire, MeHg concentrations in five of six aquatic taxa were similar in burned and reference lakes. Among a larger set of 12 lakes, MeHg concentrations in biota were negatively correlated with lake water pH, trophic status, and hardness, reflecting a pre-existing gradient in water chemistry. Biomagnification of MeHg (as determined by regression of MeHg concentration on baseline-adjusted δ 15 N) was negatively correlated with lake water chlorophyll a concentration. A subsequent logging experiment interrupted by fire provided an opportunity to compare pre- and post-fire MeHg concentrations in aquatic biota. Three months after fire, biota MeHg concentrations had decreased by 32%–50%, and lake water ammonium concentrations had increased 11-fold relative to the previous year. In this nutrient-rich setting, fire may lower MeHg concentrations in aquatic biota over the short-term by inducing an increase in lake productivity that dilutes MeHg at the base of the food web.

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 enseignants0,230
Score d'incertitude au seuil0,994

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations54
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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