Interspecific and spatial variation in muscle sulphur compositions and their relation to mercury concentrations for northern freshwater fishes
Notice bibliographique
Résumé
We explored patterns in muscle sulphur to nitrogen ratio (S:N) and sulphur stable isotope ratios (δ34S) and their relationships with muscle total mercury concentrations ([THg]) for fishes of 13 coastal rivers and 18 inland lakes ( n = 1370 fish) from northern Ontario, Canada. Muscle S:N decreased and δ34S increased with increasing latitude across populations but neither showed consistent ontogenetic variation within populations. Relative differences among species were similar between rivers and lakes for S:N, but not for δ34S. The piscivore walleye ( Sander vitreus) had distinctly higher S:N than other species. In coastal rivers, muscle δ34S was highest in purported anadromous species, whereas in lakes muscle δ34S was most frequently highest in walleye. Within populations, [THg] was positively related to δ15N and δ34S, particularly in lakes. Within food webs, [THg] was positively related to δ15N in both coastal rivers and inland lakes, and positively related to S:N in coastal rivers, but not related to δ34S in either habitat. Our results further our understanding of sulphur in freshwater food webs and its association with mercury dynamics.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».