Mercury and amino acid content relations in northern pike (Esox lucius) in subarctic lakes along a climate-productivity gradient
Notice bibliographique
Résumé
Mercury is a highly toxic element for consumers, but its relation to amino acids and physiology of wild fish is not well known. The main aim of this study was to evaluate how total mercury content (THg) of northern pike (Esox lucius) is related to amino acids and potentially important environmental and biological factors along a climate-productivity gradient of ten subarctic lakes. Linear regression between THg and sixteen amino acids content [nmol mg−1 dry weight] from white dorsal muscle of pike from these lakes were tested. Lastly, a general linear model (GLM) for age-corrected THg was used to test which factors are significantly related to mercury content of pike. There was a positive relationship between THg and proline. Seven out of sixteen analysed amino acids (histidine, threonine, arginine, serine, glutamic acid, glycine, and aspartic acid) were significantly negatively related to warmer and more productive lakes, while THg showed a positive relationship. GLM model indicated higher THg was found in higher trophic level pike with lower cysteine content and inhabiting warmer and more productive lakes with larger catchment containing substantial proportion of peatland area. In general, THg was not only related to the biological and environmental variables but also to amino acid content.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».