Freshwater discharges drive high levels of methylmercury in Arctic marine biota
Notice bibliographique
Résumé
Elevated levels of neurotoxic methylmercury in Arctic food-webs pose health risks for indigenous populations that consume large quantities of marine mammals and fish. Estuaries provide critical hunting and fishing territory for these populations, and, until recently, benthic sediment was thought to be the main methylmercury source for coastal fish. New hydroelectric developments are being proposed in many northern ecosystems, and the ecological impacts of this industry relative to accelerating climate changes are poorly characterized. Here we evaluate the competing impacts of climate-driven changes in northern ecosystems and reservoir flooding on methylmercury production and bioaccumulation through a case study of a stratified sub-Arctic estuarine fjord in Labrador, Canada. Methylmercury bioaccumulation in zooplankton is higher than in midlatitude ecosystems. Direct measurements and modeling show that currently the largest methylmercury source is production in oxic surface seawater. Water-column methylation is highest in stratified surface waters near the river mouth because of the stimulating effects of terrestrial organic matter on methylating microbes. We attribute enhanced biomagnification in plankton to a thin layer of marine snow widely observed in stratified systems that concentrates microbial methylation and multiple trophic levels of zooplankton in a vertically restricted zone. Large freshwater inputs and the extensive Arctic Ocean continental shelf mean these processes are likely widespread and will be enhanced by future increases in water-column stratification, exacerbating high biological methylmercury concentrations. Soil flooding experiments indicate that near-term changes expected from reservoir creation will increase methylmercury inputs to the estuary by 25-200%, overwhelming climate-driven changes over the next decade.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».