Seabirds reveal mercury distribution across the North Atlantic
Notice bibliographique
Résumé
Mercury (Hg) is a heterogeneously distributed toxicant affecting wildlife and human health. Yet, the spatial distribution of Hg remains poorly documented, especially in food webs, even though this knowledge is essential to assess large-scale risk of toxicity for the biota and human populations. Here, we used seabirds to assess, at an unprecedented population and geographic magnitude and high resolution, the spatial distribution of Hg in North Atlantic marine food webs. To this end, we combined tracking data of 837 seabirds from seven different species and 27 breeding colonies located across the North Atlantic and Atlantic Arctic together with Hg analyses in feathers representing individual seabird contamination based on their winter distribution. Our results highlight an east-west gradient in Hg concentrations with hot spots around southern Greenland and the east coast of Canada and a cold spot in the Barents and Kara Seas. We hypothesize that those gradients are influenced by eastern (Norwegian Atlantic Current and West Spitsbergen Current) and western (East Greenland Current) oceanic currents and melting of the Greenland Ice Sheet. By tracking spatial Hg contamination in marine ecosystems and through the identification of areas at risk of Hg toxicity, this study provides essential knowledge for international decisions about where the regulation of pollutants should be prioritized.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».