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Enregistrement W2086159358 · doi:10.1021/es070395n

Elimination of Mercury by Yellow Perch in the Wild

2007· article· en· W2086159358 sur OpenAlexafffund
Jillian L. A. Van Walleghem, Paul J. Blanchfield, Holger Hintelmann

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensTrent UniversityUniversity of ManitobaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesManitoba Hydro
Mots-clésBioaccumulationMethylmercuryPerchMercury (programming language)Environmental chemistryFish <Actinopterygii>ChemistryEnvironmental scienceFisheryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rate of methylmercury (MeHg) elimination by fish is important in determining the extent of bioaccumulation and for predicting recovery times of MeHg-contaminated fisheries. Rates of MeHg elimination remain uncertain in existing bioaccumulation models due to a lack of field studies. We addressed this problem by monitoring fish that had naturally accumulated isotopically enriched MeHg (spike MeHg) during a whole-ecosystem experiment. We transported yellow perch (Perca flavescens) from the experimental lake to an untreated lake and monitored spike total mercury (THg, most of which was MeHg) losses over 440 d. Spike THg was distributed among fish tissues in a similar way as ambient THg (background non-spike THg). We observed rapid loss of spike THg from liver and other visceral tissues (approximately 90 d) followed by a plateau. Subsequently, there was prolonged redistribution of spike THg into muscle (180 d). Loss of spike THg from the whole fish occurred > 5 times slower (half-life of 489 d) than in past laboratory studies using this species. We determined that MeHg bioaccumulation models with laboratory-based elimination rates produced faster losses than those observed in wild fish. The present findings provide support for refining elimination rates in MeHg models and show the importance of examining biological processes under natural conditions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,491
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,241 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations81
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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