Mercury in biota from Florida’s freshwater lakes and rivers: a review of current research and emerging challenges
Notice bibliographique
Résumé
A notable amount of aquatic mercury (Hg) research has been done in northern ecosystems but less is known about Hg dynamics in the sub-tropics. Our collective understanding of Hg bioaccumulation is particularly lacking in freshwater lakes and rivers across Florida, USA, which is dominated by uniquely shallow and polymictic solution lakes, as well as black-water rivers. To understand the state of information and direct future research and management efforts, we conducted a literature review of the primary research available on Hg dynamics in biota from inland freshwater ecosystems across Florida. We notably excluded research from the greater Everglades National Park (which includes the upgradient water conservation areas), a unique wetland system that has been well researched. In total, 42 peer-reviewed papers, conference proceedings, and student theses were found with data on methyl or total Hg in biota from Floridian lakes, rivers, or wetlands. These sources were notably dated, and much of the data used, even in more recent research, was >20 years old. Nevertheless, the collective research report elevated Hg concentrations across biotic groups, when compared to other regions in the United States, but lower than in the greater Everglades region. There was also significant spatial and/or temporal variability in the concentrations of both total Hg (THg) and methyl Hg (MeHg). Communal drivers of this variability included measures of biological productivity, precipitation, and the abundance of wetlands influencing a given waterbody. Notably, sulfate and dissolved organic matter, well studied drivers of Hg methylation and bioaccumulation in northern systems and the greater Everglades region, were absent from much of this past modeling; the limited research available suggest complex effects that warrant further study. Broader knowledge gaps and future challenges (e.g., the impact of urbanization, lake management practices, and invasive species) are also discussed herein, specifically focusing on how they may impact Hg cycling and direct future monitoring, research, or mitigation efforts. Such challenges are impacting freshwater ecosystem globally. This, coupled with the potential for other lakes to resemble Florida’s warm and productive systems due to climate change, make the findings of our review broadly applicable.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».