Biotransport of metallic trace elements from marine to terrestrial ecosystems by seabirds
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Physical systems, such as currents and winds, have traditionally been considered responsible for transporting contaminants. Although evidence is mounting that animals play a role in this process through their movements, we still know little about how such contaminant biotransport occurs and the extent of effects at deposition sites. In the present study, we address this question by studying how rhinoceros auklets (Cerorhinca monocerata), a seabird that occurs in immense colonies (∼300 000 pairs at our study site, Teuri Island), affect contaminant levels at their colony and at nearby sites. More specifically, we hypothesize that contaminants are transported and deposited by seabirds at their colony and that these contaminants are passed on locally to the terrestrial ecosystem. To test this hypothesis, we analyzed the concentration of 9 heavy metal and metalloids, as well as δ13C and δ15N stable isotopes, in bird tissues, plants, and soil, both within and outside of the colony. The results show that rhinoceros auklets transport marine-derived mercury (Hg), possibly from their wintering location, and deposit Hg via their feces at their breeding site, thereby contaminating plants and soils within the breeding colony. The present study confirms not only that animals can transport contaminants from marine to terrestrial ecosystems, potentially over unexpectedly long distances, but also that bird tissues contribute locally to plant contamination. Environ Toxicol Chem 2019;38:106–114. © 2018 SETAC
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».