Increasing Mercury in Yellow Perch at a Hotspot in Atlantic Canada, Kejimkujik National Park
Notice bibliographique
Résumé
In the mid-1990s, yellow perch (Perca flavescens) and common loons (Gavia immer) from Kejimkujik National Park and National Historic Site (KNPNHS), Nova Scotia, Canada, had among the highest mercury (Hg) concentrations across North America. In 2006 and 2007, we re-examined 16 lakes to determine whether there have been changes in Hg in the loon's preferred prey, yellow perch. Total Hg concentrations were measured in up to nine perch in each of three size classes (5-10 cm, 10-15 cm, and 15-20 cm) consumed by loons. Between 1996/97 and 2006/07, polynomial regressions indicated that Hg in yellow perch increased an average of 29% in ten lakes, decreased an average of 21% in three, and were unchanged in the remaining three lakes. In 2006/07, perch in 75% of the study lakes had Hg concentrations (standardized to 12-cm fish length) equal to or above the concentration (0.21 μg·g(-1) ww) associated with a 50% reduction in maximum productivity of loons, compared with only 56% of these lakes in 1996/97. Mercury contamination currently poses a greater threat to loon health than a decade ago, and further reductions in anthropogenic emissions should be considered to reduce its impacts on ecosystem health.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».