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Enregistrement W2901440699 · doi:10.3390/w10111625

Spatiotemporal Variations in Mercury Bioaccumulation at Fine and Broad Scales for Two Freshwater Sport Fishes

2018· article· en· W2901440699 sur OpenAlexafffundabout
Shyam M. Thomas, Stephanie Melles, Satyendra P. Bhavsar

Notice bibliographique

RevueWater · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensMinistry of the Environment, Conservation and ParksToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBioaccumulationEnvironmental scienceMethylmercuryClimate changeMercury (programming language)PikeTemporal scalesScale (ratio)EcologySpatial ecologyGeographyFisheryFish <Actinopterygii>BiologyCartographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bioaccumulation of mercury in sport fish is a complex process that varies in space and time. Both large-scale climatic as well as fine-scale environmental 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 at two distinct scales. Focusing on two common large-bodied sport fishes (Walleye and Northern Pike), the data were analyzed at fine- and broad-scales, where fine-scale implies variations in bioaccumulation at waterbody- and year-level and broad-scale captures variations across 3 latitudinal zones (~5° each) and eight time periods (~5-year each). A series of linear mixed-effects models (LMEMs) were employed to capture the spatial, temporal and spatiotemporal variations in mercury bioaccumulation. Fine-scale models were overall better fit than broad-scale models suggesting environmental factors operating at the waterbody-level and annual climatic conditions matter most. Moreover, for both scales, the space time interaction explained most of the variation. The random slopes from the best-fitting broad-scale model were used to define a bioaccumulation index that captures trends within a climate change context. The broad-scale trends suggests of multiple and potentially conflicting climate-driven mechanisms. Interestingly, broad-scale temporal trends showed contrasting bioaccumulation patterns—increasing in Northern Pike and decreasing in Walleye, thus suggesting species-specific ecological differences also matter. Overall, by taking a scale-specific approach, the study highlights the overwhelming influence of fine-scale variations and their interactions on mercury bioaccumulation; while at broad-scale the mercury bioaccumulation trends are summarized within a climate change context.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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