Food web structure and mercury transfer in two contrasting Ugandan highland crater lakes (East Africa)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Volcanic crater lakes scattered throughout western Uganda are important local sources of water and fish. Two representative but contrasting crater lakes near the Kibale National Park were sampled in 2000; the hyper‐eutrophic Lake Saka, which is highly affected by agricultural practices, and the mesotrophic Lake Nkuruba that is still surrounded by intact forest. The food web structures in these two lakes were assessed using stable nitrogen (δ15N) and carbon (δ13C) isotope analyses, and the mercury (THg) transfer patterns were quantified. The δ15N results indicate that food webs in both lakes are abbreviated, with only one to two trophic levels from primary consumers. The Lake Saka biota had distinctively enriched δ13C values compared with those in Lake Nkuruba, which may be due to 12C‐limited phytoplankton blooms in this lake. In Lake Nkuruba, two introduced tilapiine species and the introduced guppy Poecilia reticulata fed predominantly upon invertebrates and decomposed terrestrial plant material. In Lake Saka, the introduced Nile perch Lates niloticus appeared to occupy the top trophic position, but stable isotope values of the endemic haplochromine cichlids exclude those as Nile perch prey items. THg was found to biomagnify through the food web, reaching highest concentrations in P. reticulata in Nkuruba, which tended to be higher than for L. niloticus in Saka, suggesting increased bioavailability of THg in Nkuruba. Maximum THg concentrations in fish never approached WHO recommended guidelines (200 ng g−1) designed to protect at‐risk groups.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».