Coastal foraging increases mercury concentrations in a breeding seabird: Insights from isotopes, biologging, and prey
Notice bibliographique
Résumé
Mercury concentrations can vary substantially across spatial and temporal scales. As mobile marine predators, seabirds offer a unique opportunity to directly link foraging tactics with mercury burdens, because temporal variation in mercury can be related to spatial variation in foraging. Breeding razorbills ( Alca torda ) forage in various habitats around colonies, which can affect their mercury burdens. Here, we explore how mercury concentrations in red blood cells are influenced by foraging tactics (movement and trophic ecology) using GPS tracking and stable isotope dietary analysis (δ 15 N, δ 13 C, and δ 34 S), as well as by environmental signals, assessed through prey observations using nest-based cameras in two years (2021 and 2022) in breeding razorbills in the Gulf of St-Lawrence, Canada. Total mercury levels varied significantly between years, and all individuals exceeded low-risk toxicity thresholds. In the higher mercury year, razorbills foraged closer to the coast and had lower δ 13 C and δ 34 S values, suggesting a shift in foraging tactics. Although prey species composition did not change between years, individuals in the high mercury year brought back smaller prey and more items per load. These findings suggest that elevated mercury concentrations in razorbills may be linked to foraging in more coastal areas. Thus, small-scale changes, such as a shift to inshore coastal foraging, may expose seabirds to cumulative freshwater/terrestrial inputs and potentially higher mercury concentrations in prey. By investigating ecotoxicological risks associated with foraging-related contamination using multiple simultaneous approaches, our study provides insights into how feeding tactics can drive mercury contamination in sympatric seabirds foraging in coastal environments. • We compared red blood cell Hg in chick-rearing razorbills over two breeding seasons. • Hg levels were ~ 1.5 times higher in a year when individuals foraged closer to shore. • Hg levels were higher in a year with lower δ 13 C and δ 34 S values and smaller prey items. • Between-year shifts towards the coast with more terrestrial inputs may raise Hg burdens. • Hg exceeded reported low-risk toxicity thresholds in both years.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».