Influence of plankton mercury dynamics and trophic pathways on mercury concentrations of top predator fish of a mining-impacted reservoir
Notice bibliographique
Résumé
Physical and biogeochemical characteristics of the aquatic environment that affect growth dynamics of phytoplankton and the zooplankton communities that depend on them may also affect uptake of methylmercury (MeHg) into the pelagic food web of oligotrophic reservoirs. We evaluated changes in the quality and quantity of suspended particulate material, zooplankton taxonomy, and MeHg concentrations coincident with seasonal changes in water storage of a mining-impacted reservoir in northern California, USA. MeHg concentrations in bulk zooplankton increased from 4 ng·g–1at low water to 77 ± 6.1 ng·g–1at high water and were positively correlated with cladoceran biomass (r = 0.66) and negatively correlated with rotifer biomass (r = –0.65). Stable isotope analysis revealed overall higher MeHg concentrations in the pelagic-based food web relative to the benthic-based food web. Statistically similar patterns of trophic enrichment of MeHg (slopes) for the pelagic and benthic food webs and slightly higher MeHg concentrations in zooplankton than in benthic invertebrates suggest that the difference in MeHg bioaccumulation among trophic pathways is set at the base of the food webs. These results suggest an important role for plankton dynamics in driving the MeHg content of zooplankton and ultimately MeHg bioaccumulation in top predators in pelagic-based food webs.
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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) | 0,001 | 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 ».