Relationship between Mercury Concentration and Growth Rates for Walleyes, Northern Pike, and Lake Trout from Quebec Lakes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The relationship between mercury (Hg) concentrations in fish muscle and fish growth rates was assessed for 54 walleye Sander vitreus , 52 northern pike Esox lucius , and 35 lake trout Salvelinus namaycush populations throughout the Province of Quebec, Canada. We used the von Bertalanffy growth model to estimate the ages of fish specimens for a given length, and Hg concentrations in fish specimens at standardized length were determined via a quadratic regression model. Measured values of Hg concentrations in walleyes, northern pike, and lake trout were then correlated to the estimated age at standardized length for each population (375, 675, and 550 mm, respectively). A model‐II regression was performed to describe the existing relationships. Growth rates were positively related to Hg concentrations in walleyes and northern pike (when three outliers were excluded), whereas no correlation was observed for lake trout. Our findings demonstrate that slower‐growing walleyes and northern pike have higher Hg concentrations at standardized length. For these fish species, growth rate could be used as an integrated proxy to predict Hg concentration in fish muscle on a regional scale. Our findings support the contention that biodilution can be an important factor regulating mercury concentrations in fish. Thus, our findings suggest that proper control of fish growth rate through fishing pressure, lake ecology, and watershed management could be used by fisheries management authorities to minimize the toxic risk associated with Hg exposure from fish consumption.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».