Selenium incorporation in fish otoliths: effects of selenium and mercury from the water
Notice bibliographique
Résumé
To study fish migration using otolith microchemistry, it is important to understand the relationship between elements in the otoliths and in the surrounding water, including potential interactions with other elements. Selenium (Se) is a trace element with strong affinity for mercury (Hg). To test if Se is a reliable tracer for fish migration, the effects of dissolved Se and Hg concentrations on Se incorporation in fish otoliths were investigated experimentally. Brown bullheads ( Ameiurus nebulosus ) were reared in waters spiked with various concentrations of inorganic Se and Hg. Otolith Se:Ca increased nonlinearly with dissolved Se concentrations as there was no significant difference between fish reared in low and medium [Se] waters (Se:Ca for low [Se] waters, 7.64 × 10−6; medium, 6.59 × 10−6; high, 1.24 × 10−5). Our study also provided the first evidence of a negative effect of Hg on Se incorporation into otoliths (p = 0.01), a phenomenon most evident in high [Se] waters. Because of the influence of Hg, caution should be taken when inferring fish migration based on Se.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».