Effects of Non-native Fish on Lacustrine Food Web Structure and Mercury Biomagnification along a Dissolved Organic Carbon Gradient
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although the introduction of non-native fish species has been shown to alter trophic ecology in aquatic ecosystems, there has been limited research on how invasive species alter methylmercury (MeHg) biomagnification in lacustrine food webs. We sampled surface water and biota from 8 lakes in Quebec, Canada, spanning a range of dissolved organic carbon (DOC) concentrations (2.9–8.4 mg/L); 4 lakes were inhabited by native brook trout (Salvelinus fontinalis), and the remaining lakes contained brook trout and a non-native fish, Allegheny pearl dace (Margariscus margarita). Periphyton, zooplankton, macroinvertebrates, and fish were analyzed for: 1) stable carbon (δ13C) and nitrogen (δ15N) isotope ratios to delineate food webs, and 2) total Hg (THg) or MeHg. Compared with the brook trout from reference lakes, fish from invaded lakes had higher length-standardized THg concentrations as well as a narrower dietary range and elevated trophic level, inferred from unadjusted δ13C and δ15N values, respectively. The rate of Hg biomagnification was similar across invaded and reference lakes, implying little effect of the invasive fish on the trophic transfer of MeHg. Despite differences in food web structure due to pearl dace invasion, DOC was the strongest predictor of brook trout THg levels for all lakes, suggesting that underlying environmental factors exerted a stronger influence on brook trout THg concentrations than the presence of a non-native forage fish. Environ Toxicol Chem 2020;39:2196–2207. © 2020 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».