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Enregistrement W3157721343 · doi:10.24908/iqurcp.9081

6. An Investigation of the Spatial Differences in Mercury Burdens of Small Fish in a St-Lawrence River Impoundment Reservoir: the Role of Water Level Fluctuations

2016· article· en· W3157721343 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Michele Parisien

Notice bibliographique

RevueInquiry Queen s Undergraduate Research Conference Proceedings · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeriphytonMethylmercuryMercury (programming language)Environmental scienceShoreHydrology (agriculture)Water levelWetlandTrophic levelFood webEcologyOceanographyGeologyGeographyNutrientBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In many hydroelectric reservoirs across Canada, fish exhibit elevated mercury burdens. This is thought to occur due to the flooding of soil with water level fluctuations. Periods ofhigh water level may cause mercury from shoreline soil to be released into the water, which may make it available for methylation by sulfur-reducing bacteria in the sedimentand phytoplankton on plants. The amount of methylmercury produced during periods of high water level may depend on the topography of the shoreline; if the shoreline has agentle slope, more of its surface area would be covered during rises in water level than if the shoreline has a steep slope. I hypothesize that bays within a reservoir that have a gentle slope and a relatively large amount of vegetation (vegetation provides habitat for periphyton) will have more mercury than steeply-sloped bays with little vegetation. Totest this hypothesis, I have collected 10 each of the 3 most abundant fish (≤100 mm) from 3 bays in eastern Lake St. Lawrence (an impoundment reservoir with water fluctuations ≤2meters throughout the year) at Massena, NY. I will use stable isotopes to infer the trophic level and food web of each fish in order to determine spatial patterns of mercurydistribution. This study may improve our knowledge of mercury methylation patters in water reservoirs, and provide us with information necessary to properly manage the StLawrenceRiver water reservoirs.

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 enseignants0,767
Score d'incertitude au seuil0,463

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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