Influence of habitat, trophic ecology and lipids on, and spatial trends of, organochlorine contaminants in Arctic marine invertebrates
Notice bibliographique
Résumé
Organochlorine contaminants (OCs) and stable isotopes of carbon (δ13C) and nitrogen (δ15N) were determined in 7 benthic and 7 pelagic marine invertebrate species from the North American Arctic to identify factors influencing OC concentrations. Values of δ 13C separated benthic (enriched in 13C) from pelagic species and δ15N values gave a logical approximation of trophic level (TL). With few exceptions, OC concentrations in invertebrates were low (most were <5 ng g-1 wet wt) relative to the same or similar species in temperate waters and in the range expected for lower TL Arctic organisms. Polychlorinated biphenyls (PCBs) were the predominant OC group and lower chlorinated PCB congeners and hexachlorocyclohexane (HCH) isomers were the most common individual OCs in most species. Relatively higher levels of PCBs and high proportions of highly chlorinated PCB congeners were found in a small number of the pelecypod samples (Mytilus edulis and Mya truncata), suggesting that local harbors and communities can be point sources of PCBs in the Arctic. The OC concentrations (wet wt) varied by up to 2 orders of magnitude among species and were more variable among the benthic invertebrates. Lipid content, δ13C and δ15N were significant variables related to OC concentration, but differences among species remained after accounting for these variables. Scavenging, high TL, high lipid content and local point sources can all contribute to higher OC concentrations in Arctic marine invertebrates.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».