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Enregistrement W4412969301 · doi:10.1139/cjfas-2025-0078

Interspecific and spatial variation in muscle sulphur compositions and their relation to mercury concentrations for northern freshwater fishes

2025· article· en· W4412969301 sur OpenAlexafffundvenueabout
Sydney Miller, Thomas A. Johnston, Gretchen L. Lescord, Matthew J. Heerschap, Heidi K. Swanson, Wendel Keller, John M. Gunn

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityMinistry of Natural Resources and ForestryLaurentian University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaWildlife Conservation Society Canada
Mots-clésδ34Sδ15NEcologyBiologyδ13CFish migrationHabitatMercury (programming language)Interspecific competitionStable isotope ratioFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,410
Score d'incertitude au seuil0,815

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,193 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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