Manipulation of growth to reduce mercury concentrations in sport fish on a whole-system scale
Notice bibliographique
Résumé
Altering food web structure has been shown to influence mercury (Hg) concentrations in sport fish. Here, we describe a whole-system manipulation designed to assess the effectiveness of stocking relatively high-quality, low-Hg prey (rainbow trout, Oncorhynchus mykiss ) as a means of increasing northern pike ( Esox lucius ) growth to reduce Hg concentrations. A replicated pond experiment served as a reference for the lake experiment and provided information to parameterize bioenergetics simulations. Results indicate that stocking relatively high-quality, low-Hg prey is a rapid and effective method to reduce sport fish Hg concentrations by up to 50% through an increase in individual northern pike biomass. Large northern pike, the fish that tend to be the most contaminated, were affected most by the manipulation. The observed declines in northern pike Hg concentrations indicate that stocking might be used to reduce Hg concentrations in sport fish prior to harvest. However, after 1 year, northern pike Hg concentrations rebounded, suggesting that reductions would be temporary without continuous stocking. Thus, perhaps the most effective method of perpetually reducing sport fish Hg concentrations would be to manage for the development of a naturally reproducing forage fish population with relatively high energy content and low Hg concentrations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».