How reliably do keratinous tissues predict total mercury concentration in internal tissues of a highly mobile carnivore with a terrestrial diet?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hair offers a non‐invasive way to assess mercury exposure in diverse species, but variable and poorly understood molt patterns in wildlife may hamper the interpretation of tracer levels in hair. The reliability of using hair to precisely assess internal mercury burden, thus, varies across species, but few studies have assessed the reliability of using claw. Claws grow continuously, and growth rate may be easier to monitor than molt patterns. We quantified total mercury concentration (THg) in internal and keratinous tissues of 55 red foxes ( Vulpes vulpes ) legally harvested near Arctic tree line in Canada in winter (i.e., when mobility and opportunistic foraging are maximal) to compare the performance of hair and claw in predicting internal mercury burden, and examine the overall capacity of THg in keratinous tissues to predict internal THg at low exposure. Red foxes are widespread, occur at high densities and occupy a high trophic position, and thus could be a good sentinel species for monitoring mercury in the less‐studied terrestrial food webs. We found generally low levels of THg in all fox tissues (range: 0.06 mg kg −1 in brain to 1.13 mg kg −1 in hair) indicating overall low contamination of this low‐Arctic terrestrial food web. Relationships between THg of diverse internal organs were strong, but THg in both claws and hair were poor predictors of THg in internal organs. We thus advise caution when interpreting mercury levels in keratinous tissues of highly mobile species, as they may over‐ or underestimate the overall levels of exposure of a population because of non‐continuous or seasonal growth. Adding a time component using segmental analysis of continuously growing keratinous tissues, or associating multiple tissues reflecting diverse timeframes and physiological processes, may offer a more accurate and complete understanding of toxicological risks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».