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Enregistrement W2934647602 · doi:10.1016/j.scitotenv.2019.03.446

Terrestrial organic matter increases zooplankton methylmercury accumulation in a brown-water boreal lake

2019· article· en· W2934647602 sur OpenAlexafffund
Amanda Poste, Cathrine Skaar Hoel, Tom Andersen, Michael T. Arts, Per-Johan Færøvig, Katrine Borgå

Notice bibliographique

RevueThe Science of The Total Environment · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNorges Forskningsråd
Mots-clésZooplanktonMethylmercuryPelagic zoneFood webPhytoplanktonEnvironmental chemistryEnvironmental scienceEcologyChemistryEcosystemNutrientBiologyBioaccumulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increases in terrestrial organic matter (tOM) transport from catchments to boreal lakes can affect methylmercury (MeHg) accumulation in aquatic biota both directly by increasing concentrations of aqueous MeHg, and indirectly through effects on MeHg bioavailability and on energy pathways in the lower food web. We carried out a detailed seasonal study of water chemistry, zooplankton diet, and MeHg accumulation in zooplankton in two lakes with contrasting tOM concentrations. Between-lake differences explained 51% of the variability in our water chemistry data, with no observed effect of season or sampling depth, contrary to our expectations. Higher tOM was correlated with higher aqueous Hg concentrations, lower areal pelagic primary productivity, and an increased contribution of terrestrial particles to pelagic particulate organic matter. Based on dietary marker analysis (δ 13 C, δ 15 N, and fatty acid [FA] composition), zooplankton diet was strongly linked to feeding mechanism, with dietary reliance on phytoplankton highest in the selective-feeding calanoid copepods, and lowest in filter feeding cladocerans. Zooplankton dietary reliance on phytoplankton and their concentrations of high-quality lipids, including polyunsaturated fatty acids, were higher in the clear-water lake than in the brown-water lake, where bacterial and terrestrial food sources were more prevalent. MeHg was highest in zooplankton from the brown-water lake, with highest concentrations in the 200–500 μm zooplankton size fraction for both lakes. Contrary to our expectations, there was no effect of season on zooplankton dietary markers or MeHg. Our results suggest that, overall, higher tOM results in higher MeHg concentrations in water and zooplankton, and reduces zooplankton dietary reliance on phytoplankton. Increased tOM thus leads to a decrease in the nutritional quality of zooplankton (i.e. higher MeHg concentrations, and lower concentrations of essential fatty acids), which may cascade up the food web with negative implications for higher trophic levels.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations33
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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