Quantifying Elements in Arctic Grayling and Bull Trout in the South Nahanni River Watershed, Northwest Territories, Using Nonlethal Tissue Samples
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Monitoring of contaminants in fish generally involves lethal sampling, but public scrutiny and increased pressure on fisheries have driven the need to develop nonlethal sampling methods. We examined the ability of adipose, anal, and caudal fin tissues to serve as nonlethal surrogates for lethal muscle tissue samples in the analysis of metals (elements). First, we evaluated the use of biopsies by examining relationships between concentrations of 39 elements in low-volume dorsal muscle biopsies and high-volume muscle samples from Arctic Grayling Thymallus arcticus and Bull Trout Salvelinus confluentus collected in the South Nahanni River watershed, Northwest Territories, Canada. Low-volume dorsal biopsy samples in this study served to most closely model the concentrations of elements found in high-volume dorsal samples; caudal and anal fins were more representative of high-volume dorsal samples than were adipose fins. Regressions between high- and low-volume dorsal muscle samples were significant for 12 elements/species, with Cs, Rb, and Tl having the strongest relationships in both species. Regression analyses comparing low-volume muscle samples and fin samples revealed variation between Arctic Grayling and Bull Trout, but Co, Hg, and Tl concentrations among samples were strongly related for both species. Addition of fish length or age as a covariate did not greatly improve the predictive power of calculated regressions. For future monitoring, selection of a nonlethal sampling strategy (e.g., use of dorsal biopsy or adipose fin samples) will require consideration of the element of interest, the primary route of exposure, interaction with other elements, and the basic biology and ecology of the fish species. Ideally, nonlethal sampling tools can be further developed for the two species to promote inclusion of community partners; these tools offer sustainable, long-term approaches for monitoring sensitive fish populations in northern Canadian habitats. Received February 29, 2016; accepted September 9, 2016Published online December 20, 2016
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».