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Enregistrement W4309407912 · doi:10.1016/j.envres.2022.114851

Investigating effects of climate-induced changes in water temperature and diet on mercury concentrations in an Arctic freshwater forage fish

2022· article· en· W4309407912 sur OpenAlexafffund
Sarah M. Laske, Samantha Burke, Michael P. Carey, Heidi K. Swanson, Christian E. Zimmerman

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaW. Garfield Weston FoundationUniversity of AlbertaArctic Landscape Conservation Cooperative
Mots-clésForage fishPelagic zonePiscivorePredationBenthic zoneBioenergeticsSticklebackForagingArcticEnvironmental scienceCapelinBiologyEcologyClimate changeFisheryPredatorFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The amount of mercury (Hg) in Arctic lake food webs is, and will continue to be, affected by rapid, ongoing climate change. At warmer temperatures, fish require more energy to sustain growth; changes in their metabolic rates and consuming prey with potentially higher Hg concentrations could result in increased Hg accumulation. To examine the potential implications of climate warming on forage fish Hg accumulation in Arctic lakes, we quantified growth and Hg accumulation in Ninespine Stickleback Pungitius pungitius under different temperature and diet scenarios using bioenergetics models. Four scenarios were considered that examined the role of climate, diet, climate × diet, and climate × diet × elevated prey Hg. As expected, annual fish growth increased with warmer temperatures, but growth rates and Hg accumulation were largely diet dependent. Compared to current growth rates of 0.3 g⋅y−1, fish growth increased at least 200% for fish consuming energy-dense benthic prey and decreased at least 40% for fish consuming pelagic prey. Compared to baseline levels, the Hg burden per kilocalorie of Ninespine Stickleback declined up to 43% with benthic consumption – indicating strong somatic growth dilution – but no more than 4% with pelagic consumption; elevated prey Hg concentrations led to moderate Hg declines in benthic-foraging fish and Hg increases in pelagic-foraging fish. Bioenergetics models demonstrated the complex interaction of water temperature, growth, prey proportions, and prey Hg concentrations that respond to climate change. Further work is needed to resolve mechanisms and rates linking climate change to Hg availability and uptake in Arctic freshwater systems.

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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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