Experimental evidence for recovery of mercury-contaminated fish populations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Anthropogenic releases of mercury (Hg)1–3 are a human health issue4 because the potent toxicant methylmercury (MeHg), formed primarily by microbial methylation of inorganic Hg in aquatic ecosystems, bioaccumulates to high concentrations in fish consumed by humans5,6. Predicting the efficacy of Hg pollution controls on fish MeHg concentrations is complex because many factors influence the production and bioaccumulation of MeHg7–9. Here we conducted a 15-year whole-ecosystem, single-factor experiment to determine the magnitude and timing of reductions in fish MeHg concentrations following reductions in Hg additions to a boreal lake and its watershed. During the seven-year addition phase, we applied enriched Hg isotopes to increase local Hg wet deposition rates fivefold. The Hg isotopes became increasingly incorporated into the food web as MeHg, predominantly from additions to the lake because most of those in the watershed remained there. Thereafter, isotopic additions were stopped, resulting in an approximately 100% reduction in Hg loading to the lake. The concentration of labelled MeHg quickly decreased by up to 91% in lower trophic level organisms, initiating rapid decreases of 38–76% of MeHg concentration in large-bodied fish populations in eight years. Although Hg loading from watersheds may not decline in step with lowering deposition rates, this experiment clearly demonstrates that any reduction in Hg loadings to lakes, whether from direct deposition or runoff, will have immediate benefits to fish consumers.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».