Understanding Food Web Mercury Accumulation Through Trophic Transfer and Carbon Processing along a River Affected by Recent Run-of-river Dams
Notice bibliographique
Résumé
Unlike large dams which favor methylation of Hg in flooded soils over long periods, run-of-river dams are designed to flood a limited area of soils and are therefore not expected to significantly affect mercury (Hg) cycling or carbon processing. We studied the Hg and carbon cycles within food webs from several sectors along the Saint-Maurice River, Quebec, Canada, that differ in how they are influenced by two run-of-river dams and other watershed disturbances. We observed peak Hg concentrations in fish five-year postimpoundment, but these levels were reduced three years after this peak. Methylmercury concentrations in low trophic level fish and invertebrates were related to their carbon source (δ 13 C) rather than their trophic positions (δ 15 N). Biomagnification, measured by trophic magnification slopes, was driven mainly by methylmercury concentrations in low-trophic level organisms and environmental factors related to organic matter degradation and Hg-methylation. River sectors, δ 13 C and δ 15 N, predicted up to 80% of the variability in food web methylmercury concentrations. The installation of run-of-river dams and the related pondages, in association with other watershed disturbances, altered carbon processing, promoted Hg-methylation and its accumulation at the base of the food web, and led to a temporary increase in Hg levels in fish.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».