Mercury and water level fluctuations in lakes of northern Minnesota
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Large lake ecosystems support a variety of ecosystem services in surrounding communities, including recreational and commercial fishing. However, many northern temperate fisheries are contaminated by mercury. Annual variation in mercury accumulation in fish has previously been linked to water level (WL) fluctuations, opening the possibility of regulating water levels in a manner that minimizes or reduces mercury contamination in fisheries. Here, we compiled a long-term dataset (1997–2015) of mercury content in young-of-year Yellow Perch ( Perca flavescens ) from six lakes on the border between the U.S. and Canada and examined whether mercury content appeared to be related to several metrics of WL fluctuation (e.g., spring WL rise, annual maximum WL, and year-to-year change in maximum WL). Using simple correlation analysis, several WL metrics appear to be strongly correlated to Yellow Perch mercury content, although the strength of these correlations varies by lake. We also used many WL metrics, water quality measurements, temperature and annual deposition data to build predictive models using partial least squared regression (PLSR) analysis for each lake. These PLSR models showed some variation among lakes, but also supported strong associations between WL fluctuations and annual variation in Yellow Perch mercury content. The study lakes underwent a modest change in WL management in 2000, when winter WL minimums were increased by about 1 m in five of the six study lakes. Using the PLSR models, we estimated how this change in WL management would have affected Yellow Perch mercury content. For four of the study lakes, the change in WL management that occurred in 2000 likely reduced Yellow Perch mercury content, relative to the previous WL management regime.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».