Effects of a decade of selenium emission reductions on mercury accumulation in aquatic biota in the Sudbury region of Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Control of smelting emissions in the Sudbury (Ontario, Canada) area has dramatically decreased the amount of selenium (Se) deposited onto the surrounding landscape. Historically, Se emissions in Sudbury correlated with lower total mercury (Hg) and methylmercury levels (MeHg) in tissues of zooplankton, amphipods (Hyalella azteca), mayflies (Stenonema femoratum), and young-of-the-year perch (Perca flavescens). In 2017, ten years following emission reductions, we evaluated whether changes in Se deposition affected total Hg and MeHg burden in lake biota. We show that total Se concentrations in the water of the majority of lakes have increased despite decreases in Se depositions, most likely due to the long residence time of Se in the watershed and the water column. As a result, Se in water continues to correlate with lower total Hg and MeHg accumulation in tissues of zooplankton, amphipods, mayflies, and perch. These results suggest that Se continues to exhibit a protective effect on Hg accumulation in biota, even years after emissions have greatly decreased. We expect this work to inform efforts aiming at long-term recovery of aquatic environments affected by smelter emissions and aid in designing remediation strategies involving Se additions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».