Environmental exposure of freshwater mussels to contaminants of emerging concern: Implications for species conservation
Notice bibliographique
Résumé
Contaminants of emerging concern (CECs) are prevalent in aquatic landscapes and may be a factor in population declines of aquatic and terrestrial fauna. Yet, there are limited data to assess the impacts of CECs to species. Understanding CEC impacts is particularly important for imperiled freshwater mussels which provide valuable ecosystem services. CEC exposure of freshwater mussels was characterized by evaluating sites with and without the federally endangered mussel (Villosa fabalis) in three subwatersheds of the Maumee River, Ohio, USA, a tributary of the Great Lakes Basin. Analyses of water, sediment, and tissue concentrations of two common mussels (Eurynia dilatata and Lampsilis cardium) indicated different CEC exposures across all 6 sites. Distinct CEC signatures were found across the three media types suggesting as mussels interact with water and sediment they may be experiencing different exposure concentrations and mixtures of CECs at different life stages. Of the 83 CECs which were detected, agricultural CECs dominated sediments, pharmaceuticals were common in tissues and water, and 16 of the 83 CECs were found co-occurring in mussel tissue, water, and sediment. There were no species differences in the CEC signatures indicating all mussels, including species of concern, may be experiencing similar exposure. Comparisons to known CEC standards indicate some exceedances in the Maumee watershed including locations of federally listed mussel species. This study provides evidence of the complexity of CEC mixes in a Great Lakes watershed and the need to understand how CECs impact declining aquatic fauna.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».