Using Sulfur Stable Isotopes to Understand Feeding Behavior and Selenium Concentrations in Yellow Perch (<i>Perca flavescens</i>)
Notice bibliographique
Résumé
We measured selenium (Se) concentrations in yellow perch (Perca flavescens) muscle and their prey collected from four Se-contaminated lakes located near metal smelters in the eastern Canadian cities of Sudbury and Rouyn-Noranda. Yellow perch Se concentrations were related to their weight in two of the four lakes. Measurements of sulfur stable isotopes (δ(34)S) in yellow perch muscle and stomach contents showed that larger fish tended to feed less on zooplankton and more on benthic invertebrates than did smaller fish. Because Se concentrations are lower and δ(34)S signatures are higher in zooplankton than in sediment-feeding invertebrates, there was an inverse relationship between animal Se concentrations and δ(34)S signatures in all of our study lakes. δ(34)S signatures were highly effective in characterizing these food web relationships. Selenium concentrations in yellow perch were 1.6 times those of its prey, which indicates that Se is biomagnified by this fish in our study lakes. Estimated Se concentrations in yellow perch gonads suggest that in two of our study lakes one-third of fish are at risk of reproductive toxicity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».