Mercury accumulation, biomagnification, and relationships to δ13C, δ15N and δ34S of fishes and marine mammals in a coastal Arctic marine food web
Notice bibliographique
Résumé
Combining mercury and stable isotope data sets of consumers facilitates the quantification of whether contaminant variation in predators is due to diet, habitat use and/or environmental factors. We investigated inter-species variation in total Hg (THg) concentrations, trophic magnification slope between δ15N and THg, and relationships of THg with δ13C and δ34S in 15 fish and four marine mammal species (249 individuals in total) in coastal Arctic waters. Median THg concentration in muscle varied between species ranging from 0.08 ± 0.04 μg g−1 dw in capelin to 3.10 ± 0.80 μg g−1 dw in beluga whales. Both δ15N (r2 = 0.26) and δ34S (r2 = 0.19) best explained variation in log-THg across consumers. Higher THg concentrations occurred in higher trophic level species that consumed more pelagic-associated prey than consumers that rely on the benthic microbial-based food web. Our study illustrates the importance of using a multi-isotopic approach that includes δ34S when investigating trophic Hg dynamics in coastal marine systems.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».