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Enregistrement W4290079100 · doi:10.1016/j.envpol.2022.119810

Effects of forest management on mercury bioaccumulation and biomagnification along the river continuum

2022· article· en· W4290079100 sur OpenAlexafffund
Lauren Negrazis, Karen A. Kidd, Maitane Erdozain, Erik J. S. Emilson, Carl P. J. Mitchell, Michelle A. Gray

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Pollution · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalCanadian Forest ServiceUniversity of New BrunswickUniversity of TorontoNatural Resources CanadaMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Forest ServiceNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaJarislowsky Foundation
Mots-clésBiomagnificationTrophic levelEnvironmental scienceBiotaEcologyMethylmercuryFood webBioaccumulationHydrology (agriculture)BiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forest management can alter the mobilization of mercury (Hg) into headwater streams and its conversion to methylmercury (MeHg), the form that bioaccumulates in aquatic biota and biomagnifies through food webs. As headwater streams are important sources of organic materials and nutrients to larger systems, this connectivity may also increase MeHg in downstream biota through direct or indirect effects of forestry on water quality or food web structure. In this study, we collected water, seston, food sources (biofilm, leaves, organic matter), five macroinvertebrate taxa and fish (slimy sculpin; Cottus cognata) at 6 sites representing different stream orders (1–5) within three river basins with different total disturbances from forestry (both harvesting and silviculture). Methylmercury levels were highest in water and some food sources from the basin with moderate disturbance (greater clearcutting but less silviculture). Water, leaves, stoneflies and fish increased in MeHg or total Hg along the river continuum in the least disturbed basin, and there were some dissipative effects of forest management on these spatial patterns. Trophic level (δ15N) was a significant predictor of MeHg (and total Hg in fish) within food webs across all 18 sites, and biomagnification slopes were significantly lower in the basin with moderate total disturbance but not different in the other two basins. The elevated MeHg in lower trophic levels but its reduced trophic transfer in the basin with moderate disturbance was likely due to greater inputs of sediments and of dissolved organic carbon that is more humic, as these factors are known to both increase transport of Hg to streams and its uptake in primary producers but to also decrease MeHg bioaccumulation in consumers. Overall, these results suggest that the type of disturbance from forestry affects MeHg bioaccumulation and trophic transfer in stream food webs and some longitudinal patterns along a river continuum.

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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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