MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2042898326 · doi:10.1371/journal.pone.0123048

Bioaccumulation and Trophic Transfer of Mercury and Selenium in African Sub-Tropical Fluvial Reservoirs Food Webs (Burkina Faso)

2015· article· en· W2042898326 sur OpenAlexafffund
Ousséni Ouédraogo, John Chételat, Marc Amyot

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensCarleton UniversityEnvironment and Climate Change CanadaUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiomagnificationTrophic levelBioaccumulationMethylmercuryFood chainMercury (programming language)Food webEnvironmental chemistryZooplanktonPelagic zonePredatory fishApex predatorEnvironmental scienceEcologyBiologyChemistryPredation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The bioaccumulation and biomagnification of mercury (Hg) and selenium (Se) were investigated in sub-tropical freshwater food webs from Burkina Faso, West Africa, a region where very few ecosystem studies on contaminants have been performed. During the 2010 rainy season, samples of water, sediment, fish, zooplankton, and mollusks were collected from three water reservoirs and analysed for total Hg (THg), methylmercury (MeHg), and total Se (TSe). Ratios of δ13C and δ15N were measured to determine food web structures and patterns of contaminant accumulation and transfer to fish. Food chain lengths (FCLs) were calculated using mean δ15N of all primary consumer taxa collected as the site-specific baseline. We report relatively low concentrations of THg and TSe in most fish. We also found in all studied reservoirs short food chain lengths, ranging from 3.3 to 3.7, with most fish relying on a mixture of pelagic and littoral sources for their diet. Mercury was biomagnified in fish food webs with an enrichment factor ranging from 2.9 to 6.5 for THg and from 2.9 to 6.6 for MeHg. However, there was no evidence of selenium biomagnification in these food webs. An inverse relationship was observed between adjusted δ15N and log-transformed Se:Hg ratios, indicating that Se has a lesser protective effect in top predators, which are also the most contaminated animals with respect to MeHg. Trophic position, carbon source, and fish total length were the factors best explaining Hg concentration in fish. In a broader comparison of our study sites with literature data for other African lakes, the THg biomagnification rate was positively correlated with FCL. We conclude that these reservoir systems from tropical Western Africa have low Hg biomagnification associated with short food chains. This finding may partly explain low concentrations of Hg commonly reported in fish from this area.

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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,337

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations66
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONEMême sujetMercury impact and mitigation studiesTravaux en français237 207