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Enregistrement W2792528225 · doi:10.1101/280107

Broad-scale mercury bioaccumulation patterns in two freshwater sport fishes: testing the role of growth dilution in a warming climate

2018· preprint· en· W2792528225 sur OpenAlexaffabout
Shyam M. Thomas, Stephanie Melles, Satyendra P. Bhavsar

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensMinistry of the Environment, Conservation and ParksToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioaccumulationEnvironmental scienceMercury (programming language)PikeClimate changeEcologyFisheryFish <Actinopterygii>Biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Sport fishes at the apex of aquatic food webs are indicators of mercury in the environment. However bioaccumulation of mercury in fish is a complex process that varies in space and time. Both large-scale climatic and environmental, as well as biological factors are drivers of these space-time variations. In this study, we avail a long-running monitoring program from Ontario, Canada to better understand spatiotemporal variations in fish mercury bioaccumulation. Focussing on two common large-bodied fishes (Walleye and Northern Pike), the data were first stratified by latitudinal zone (north, mid, and south) and eight temporal periods (between 1975 & 2015). A series of linear mixed-effects models (LMEMs) with latitudinal zone, time period, and their interactions as random effects were used to capture the spatial, temporal, and spatiotemporal variations in mercury bioaccumulation. The random slopes from the best-fitting LMEM were used to define bioaccumulation index and capture trends in space and time. Given the generally warming climate trend over the past 45 years, the role of growth dilution in modulating the bioaccumulation trends was also evaluated. The full model comprising of space, time and space-time interactions was the best-fit with interaction effects explaining most of the variation. Spatiotemporal trends showed overall similar patterns for both species. Growth dilution in conjunction with estimated rates of warming for different latitudinal zones failed to explain the spatiotemporal trends. Temporal trends showed contrasting bioaccumulation patterns-increasing in Northern Pike and decreasing in Walleye, suggesting temperature-driven growth dilution is more likely in latter. However, a space-for-time substitution revealed only a weak presence of growth dilution in Walleye, and it was not attributable to temperature differences. Overall, our study summarizes broad-scale variations in fish mercury and explores the role of growth dilution in shaping the observed patterns.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,375
Score d'incertitude au seuil0,747

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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