Bioenergetic costs of heavy metal exposure in yellow perch (<i>Perca flavescens</i>): in situ estimates with a radiotracer (<sup>137</sup>Cs) technique
Notice bibliographique
Résumé
While the flow of energy is understood to determine the growth of organisms and the productivity of ecosystems, little is known about the sublethal effect of pollutants on the energetic efficiency of wild populations. We used field estimates of fish growth coupled to in situ estimates of food consumption rates obtained from the mass balance of a globally dispersed, trophically transferred radiotracer (137Cs) to demonstrate the bioenergetic impairment of yellow perch (Perca flavescens) from lakes polluted by heavy metals (Cd, Cu, and Zn). Annual growth increment relative to the total energy budget (conversion efficiency) was about three times lower in cortisol-impaired yellow perch from metal-polluted lakes relative to yellow perch from reference lakes (4.2% compared with 10.8%), suggesting that fish exposed to pollutants experienced greater total energetic costs. In addition, metal-polluted lakes were dominated by adult yellow perch populations and simplified prey bases, suggesting that effects are occurring at multiple levels of biological organization. Our in situ bioenergetic approach to toxicity assessment provides a measurable and ecologically relevant endpoint for assessing the sublethal effects of pollutants on fish communities.
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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 | 0,000 |
| 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 ».