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Enregistrement W3115864612 · doi:10.1016/j.scitotenv.2020.144614

Inter-annual variation of mercury in aquatic bird eggs and fish from a large subarctic lake under a warming climate

2020· article· en· W3115864612 sur OpenAlexafffundabout
Craig E. Hebert, John Chételat, R.W. Beck, Svetlana Dolgova, Kathleen Fordy, Patrick Kirby, Pamela A. Martin, Moise Rabesca

Notice bibliographique

RevueThe Science of The Total Environment · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensTlicho Community Services AgencyMétis National CouncilAssembly of First NationsEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésEnvironmental scienceMercury (programming language)MethylmercuryBioaccumulationClimate changeSubarctic climateHerring gullEcologyLarusEcosystemArcticFisheryBiologyHerringFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding changes in environmental mercury concentrations is important for assessing the risk to human and wildlife populations from this potent toxicant. Here, we use herring gull (Larus argentatus) eggs to evaluate temporal changes in total mercury (THg) availability from two locations on Great Slave Lake (GSL), Northwest Territories, Canada. Egg THg concentrations increased through time, but this change was due to shifts in gull diets. Stable nitrogen isotopes allowed adjustment of egg THg concentrations for dietary changes. Diet-adjusted egg THg concentrations showed no long-term trend. Consistent with that result, new statistical analysis of THg concentrations in three species of GSL fish showed minor or no temporal changes. Although a long-term trend was absent, inter-year differences in adjusted egg THg concentrations persisted. Contributions of environmental variables (i.e., river flow, lake level, air temperature, precipitation, and wildfire) to these differences were investigated. Egg THg concentrations were greater following years of lower lake levels and greater wildfire extent. Lake level could have affected mercury methylation. Increased wildfire could have enhanced terrestrial Hg releases to the atmosphere where it was transported long distances to GSL. Climate change may increase wildfire extent with impacts on Hg bioaccumulation in northern ecosystems. Egg Hg levels reported here are unlikely to pose health risks to gulls, but in light of ongoing environmental change, monitoring should continue. Our study emphasizes the importance of ancillary datasets in elucidating Hg trends; such information will be critical for evaluating the effectiveness of Hg mitigation strategies implemented as part of the Minamata Convention.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil0,341

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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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