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Enregistrement W4386757119 · doi:10.1002/etc.5744

Divergent Temporal Trends of Mercury in Arctic Char from Paired Lakes Influenced by Climate-Related Drivers

2023· article· en· W4386757119 sur OpenAlexafffundabout
Samantha Burke, Derek C. G. Muir, Jane L. Kirk, Benjamin D. Barst, Debbie Iqaluk, Xiaowa Wang, Mike Pope, Scott F. Lamoureux, Melissa J. Lafrenière

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Toxicology and Chemistry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of GuelphMinnow Environmental (Canada)Environment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNatural Resources CanadaEnvironment and Climate Change CanadaArcticNet
Mots-clésArcticArctic charEnvironmental scienceSalvelinusPermafrostMercury (programming language)Climate changePhysical geographyEcologyHydrology (agriculture)OceanographyGeographyGeologyFisheryBiologyTrout

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate-driven changes including rising air temperatures, enhanced permafrost degradation, and altered precipitation patterns can have profound effects on contaminants, such as mercury (Hg), in High Arctic lakes. Two physically similar lakes, East Lake and West Lake at the Cape Bounty Arctic Watershed Observatory on Melville Island, Nunavut, Canada are being affected by climate change differently. Both lakes have experienced permafrost degradation in their catchments; however, West Lake has also undergone multiple underwater Mass Movement Events (MMEs; beginning in fall 2008), leading to a sustained 50-fold increase in turbidity. This provided the unique opportunity to understand the potential impacts of permafrost degradation and other climate-related effects on Hg concentrations and body condition of landlocked Arctic char (Salvelinus alpinus), an important sentinel species across the Circum-Arctic. Our objectives were to assess temporal trends in char Hg concentrations and to determine potential mechanisms driving the trends. There was a significant decrease in Hg concentrations in East Lake char, averaging 6.5%/year and 3.8%/year for length-adjusted and age-adjusted means, respectively, from 2008 to 2019. Conversely, in West Lake there was a significant increase, averaging 7.9%/year and 8.0%/year for length-adjusted and age-adjusted mean Hg concentrations, respectively, for 2009 to 2017 (the last year with sufficient sample size). The best predictors of length-adjusted Hg concentrations in West Lake were carbon and nitrogen stable isotope ratios, indicating a shift in diet including possible dietary starvation brought on by the profound increase in lake turbidity. Our study provides an example of how increasing lake turbidity, a likely consequence of climate warming in Arctic lakes, may influence fish condition and Hg concentrations. Environ Toxicol Chem 2023;42:2712-2725. © 2023 His Majesty the King in Right of Canada and The Authors. Environmental Toxicology and Chemistry published by Wiley Periodicals LLC on behalf of SETAC. Reproduced with the permission of the Minister of Environment and Climate Change Canada.

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)0,001
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,219
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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