Selenium and Mercury in Freshwater Fish Muscle Tissue and Otoliths: A Comparative Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Evaluating potential ecological and human health risks of exposure to bioaccumulative trace elements is typically implemented using analysis of tissue samples. Increasingly, the microchemistry of fish calcified structures is used to elucidate the lifetime exposure to trace elements. In the present study, we measured total mercury (THg), methylmercury (MeHg), and selenium (Se) in muscle tissue and otolith samples from 12 species of fish collected at reference sites and locations influenced by power plant wastewater. Muscle tissue concentrations of Se were sensitive to recent wastewater exposure magnitude, stream type, trophic level, and species (p < 0.001). For Hg, concentrations in muscle tissue and otoliths were affected only by trophic level and species. Levels of THg and Se in muscle tissue and otolith samples were positively correlated for those species with a robust sample size. Some individual fish from 3 species (channel catfish, hybrid striped bass, and freshwater drum) showed significantly increasing or decreasing lifetime concentrations of either THg or Se in otolith samples. Multiple regression analysis indicated that for bluegill muscle tissue Se concentrations could be best explained utilizing water concentrations of selenium, sulfate, and molybdenum (r2 = 0.87; p < 0.001). Because of the increased cost and specialized sample processing requirements of analyzing trace elements in otolith structures, it may be prudent to limit these analyses to those species where insights into temporal trends are sought or where evidence indicates that fish move into or out of contaminated water bodies. Environ Toxicol Chem 2019;38:1467–1475. © 2019 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».