Tracking Overwintering Areas of Fish-Eating Birds to Identify Mercury Exposure
Notice bibliographique
Résumé
Migration patterns are believed to greatly influence concentrations of contaminants in birds due to accumulation in spatially and temporally distinct ecosystems. Two species of fish-eating birds, the Double-crested Cormorant (Phalacrocorax auritus) and the Caspian Tern (Hydroprogne caspia) breeding in Lake Ontario were chosen to measure the impact of overwintering location on mercury concentrations ([Hg]). We characterized (1) overwintering areas using stable isotopes of hydrogen (δ(2)H) and band recoveries, and (2) overwintering habitats by combining information from stable isotopes of sulfur (δ(34)S), carbon (δ(13)C), nitrogen (δ(15)N), and δ(2)H in feathers grown during the winter. Overall, overwintering location had a significant effect on [Hg]. Both species showed high [Hg] in (13)C-rich habitats. In situ production of Hg (e.g., through sulfate reducing bacteria in sediments) and allochthonous import could explain high [Hg] in birds visiting (13)C-rich habitats. Higher [Hg] were found in birds with high δ(2)H, suggesting that Hg is more bioavailable in southern overwintering locations. Hotspot maps informed that higher [Hg] in birds were found at the limit of their southeastern overwintering range. Mercury concentrations in winter feathers were positively related to predicted spatial pattern of [Hg] in fish using the National Descriptive Model of Mercury in Fish (NDMMF) based on bird spatial assignment (using δ(2)H). This study indicates that the overwintering location greatly influences [Hg].
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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 | 0,000 | 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 ».