Changes in Mercury Levels in Great Lakes Fish Between 1970s and 2007
Notice bibliographique
Résumé
A number of initiatives have curtailed anthropogenic mercury emissions in North America over the last two decades; however, various factors, including long-range transport of global emissions, may complicate the response of fish mercury levels to remedial actions. Since the Great Lakes of North America are together the largest surface freshwater body in the world and are under the influence of many complicating factors, trends of mercury in fish from the Great Lakes can reflect the overall impact of mercury management actions at local, regional, and perhaps global scales. Here we present a comprehensive view of mercury trends in Canadian Great Lakes fish using two large (total 5807 samples), different (fillet and whole fish), and long-term (1970s-2007) monitoring data sets. The spatial differences in lake trout and walleye mercury levels during this period have generally been within a factor of 2-3 with Lakes Erie and Superior having the lowest and highest concentrations, respectively. These spatial differences have diminished in the recent years (2000-2007). The concentrations have generally declined over the three decades (mid-1970s to 2007); however, in recent years, the concentration trends are flat in Lake Ontario walleye and appear to be increasing in Lake Erie walleye. There was a mismatch in the Lake Ontario lake trout and walleye temporal trends, which shows the importance of considering more than one fish species for proper spatial/temporal trend assessments.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| 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) | 0,002 | 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 ».