Assessing trace-metal exposure to American dippers in mountain streams of southwestern British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
To develop a suitable biomonitor of metal pollution in watersheds, we examined trends in exposure to nine trace elements in the diet (benthic invertebrates and fish), feathers (n = 104), and feces (n = 14) of an aquatic passerine, the American dipper (Cinclus mexicanus), from the Chilliwack watershed in British Columbia, Canada. We hypothesized that key differences may exist in exposure to metals for resident dippers that occupy the main river year-round and altitudinal migrants that breed on higher elevation tributaries because of differences in prey metal levels between locations or possible differences in diet composition. Metals most commonly detected in dipper feather samples in decreasing order were Zn > Cu > Hg > Se > Pb > Mn > Cd > Al > As. Resident dipper feathers contained significantly higher mean concentrations of mercury (0.64 microg/g dry wt), cadmium (0.19 microg/g dry wt), and copper (10.8 microg/g dry wt) relative to migrants. Mass balance models used to predict daily metal exposure for dippers with different diets and breeding locations within a watershed showed that variation in metal levels primarily was attributed to differences in the proportion of fish and invertebrates in the diet of residents and migrants. In comparing predicted metal exposure values to tolerable daily intakes (TDI), we found that most metals were below or within the range of TDI, except selenium, aluminum, and zinc. Other metals, such as cadmium, copper, and arsenic, were only of concern for dippers mainly feeding on insects; mercury was only of concern for dippers consuming high fish diets. The models were useful tools to demonstrate how shifts in diet and breeding location within a single watershed can result in changes in exposure that may be of toxicological significance.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».