Exploring the spatial variation of mercury in the Gulf of St. Lawrence using northern gannets as fish samplers
Notice bibliographique
Résumé
Mercury (Hg) is a ubiquitous and pervasive environmental contaminant with detrimental effects on wildlife, which originates from both natural and anthropogenic sources. Its distribution within ecosystems is influenced by various biogeochemical processes, making it crucial to elucidate the factors driving this variability. To explore these factors, we employed an innovative method to use northern gannets (Morus bassanus) as biological samplers of regurgitated fish in the Gulf of St. Lawrence. We assessed fish total Hg (THg) concentrations in relation to their geographical catch location as well as to pertinent biotic and anthropogenic factors. In small fish species, trophic position, calculated from compound-specific stable nitrogen isotopes in amino acids, emerged as the most influential predictor of THg concentrations. For large fish species, THg concentrations were best explained by δ13C, indicating higher concentrations in inshore habitats. No anthropogenic factors, such as pollution, shipping traffic, or coastal development, were significantly related to THg concentrations in fish. Moreover, previously published THg data in mussels sampled nearby were positively linked with THg concentrations in gannet prey, suggesting consistent mercury distribution across trophic levels in the Gulf of St. Lawrence. Our findings point to habitat-dependent variability in THg concentrations across multiple trophic levels. Our study could have many potential uses in the future, including the identification of vulnerability hotspots for fish populations and their predators, or assessing risk factors for seabirds themselves by using biologically relevant prey.
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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 | 0,001 | 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 ».