River influence on mercury bioaccumulation in the coastal food web of Eeyou Istchee, James Bay, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Spatial patterns of bioaccumulated mercury were evaluated in coastal marine food webs of east Hudson Bay and east James Bay in the boreal subarctic of Canada. Two marine species, blue mussels ( Mytilus edulis) and common eider ducks ( Somateria mollissima) that consume mussels, were collected by a regional community-based monitoring network established in five communities. Stable isotope tracers (carbon, nitrogen, sulfur, and mercury) were measured to evaluate environmental drivers of mercury spatial patterns. Mercury concentrations of blue mussels and common eiders were twofold and fivefold higher, respectively, on the James Bay coast near the community of Chisasibi compared to sites in east Hudson Bay. Liver and muscle mercury concentrations of eiders from James Bay are among the highest values reported for the circumpolar subarctic and Arctic. Multiple lines of evidence (mercury spatial patterns, crustal elements in blue mussels, and mercury isotope values of common eiders) suggest elevated mercury in the coastal food web of east James Bay may be due to mercury loading from the La Grande River, which drains one of the largest hydroelectric developments in the world. These findings highlight the importance of further research on environmental processes linking large rivers to mercury bioaccumulation in northern coastal food webs.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».