Increased methylmercury bioaccumulation and community shifts in zooplankton along a boreal multi-reservoir system
Notice bibliographique
Résumé
New hydroelectric developments, built to meet rising energy demands, transform natural riverscapes into lentic-like reservoirs while flooding terrestrial systems. This has led to increased bacterial production of methylmercury (MeHg), a neurotoxin with high absorption and biomagnification potential, resulting in high concentrations in predatory fish. Still, lower trophic level processes governing this trophic increase, particularly zooplankton dynamics, are not well understood, hampering accurate predictions, especially for series of reservoirs along a river. We found that in a boreal multi-reservoir complex (Romaine River, QC), bulk zooplankton MeHg and total mercury (THg) bioaccumulation responded rapidly to upstream impoundments, with pronounced increases typically emerging the following year. Linear regression estimated MeHg increases of 25 to 63 ng⋅g -1 ⋅yr -1 in reservoirs (one run-of-river dam, two large reservoirs) and 43 ng⋅g -1 ⋅yr -1 downriver, highlighting their usefulness as indicators of short-term Hg dynamics. Synchronous year-to-year zooplankton MeHg and THg patterns across reservoirs and downriver suggested responses were driven by the timing of seasonal events (ice off, ecological succession), while transient variability between reservoir sub-environments led to higher baseline MeHg within warm, shallow bays. Dissolved MeHg (<0.45 μm) levels partially predicted (∼40%) zooplankton MeHg and THg concentrations and although high bioaccumulation factors (BAFs) indicated an efficient bioaccumulation by algae and zooplankton, BAFs declined with higher dissolved MeHg. Rises in temperature were associated with decreased Cladocera abundance, increased copepod growth, and reduced MeHg aqueous exposure and bioaccumulation levels later in summer. We propose a conceptual model of zooplankton MeHg dynamics in a boreal reservoir series following impoundment, offering valuable insights for environmental managers monitoring recently impounded multi-reservoir systems.
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 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) | 0,000 | 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 ».