Lake depth influences mercury and omega-3 levels in Walleye via resource utilization shifts
Notice bibliographique
Résumé
Elevated mercury levels in fish are correlated with their body size and trophic position, and with environmental parameters (e.g., catchment and lake properties). Much less is known how the variation of polyunsaturated fatty acids (PUFA) in fish is intertwined with environmental variables and mercury levels. We studied the linkages between catchment and lake properties and the variation of eicosapentaenoic acid (EPA), docosahexanenoic acid (DHA) and mercury levels in Walleye (Percidae, Sander vitreus) from 30 lakes in the Province of Ontario, Canada. Walleye mercury and DHA levels correlated with fish length; thus, we used length-standardized mass fractions in the correlation analyses of lake and catchment properties and the intraspecific variation of mercury, EPA and DHA in Walleye. Overall, the data indicated that mercury, EPA and DHA levels in Walleye are linked to habitat availability, i.e., relative abundance of pelagic vs. littoral areas, and consequently, to differences of the reliance on pelagic vs. littoral or benthic food webs. The length-standardized mass fractions of mercury, EPA, and DHA increased with increasing maximum depth of a lake, which explained 35% of the total variation. Habitat availability may be integral in determining the foraging grounds and diet selection of Walleye, which in turn is linked with muscle EPA, DHA, and mercury levels, as well as the risk and benefits of consuming Walleye for humans. Thus, the findings have direct applicability to informing lake-specific consumption advisories for Walleye.
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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 ».