Predatory fish consumption by adult female Steller sea lions is positively related to mercury contamination of pups
Notice bibliographique
Résumé
Environmental mercury has been an increasing concern in Arctic marine ecosystems and biomagnifies in marine food webs to impact apex predators through chronic exposure. We utilized stable isotopes of carbon (δ13C) and nitrogen (δ15N) measured in the vibrissa (whiskers) of Steller sea lion ( Eumetopias jubatus Schreber, 1776) pups and in the muscle tissue of 13 species of marine fish and cephalopods in Bayesian stable isotope mixing models to estimate prey composition of 658 adult female sea lions during late gestation (winter). Our objective was to determine if the proportional composition of the dam diet reflected in these pups were related to the total mercury concentration ([THg]) in the pups’ lanugo (natal hair), time period (2011–2015 vs. 2017–2019), and/or region (east vs. west of Amchitka Pass). There was no consistent pattern of change over time in [THg] of prey muscle tissue within predatory or non-predatory fish in the locations sampled in contrast to significant increase in lanugo [THg] found in Steller sea lion pups over this period. In both regions, adult females that gave birth to pups with higher lanugo [THg] consumed a greater proportion of predatory prey during late gestation foraging.
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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) | 0,002 | 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 ».