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Enregistrement W4415443478 · doi:10.1093/etojnl/vgaf265

Interspecific differences in mercury and organochlorine pesticide concentrations in Arctic and boreal fishes

2025· article· en· W4415443478 sur OpenAlexafffundabout
Tanya M. Brown, David Côté, Maxime Geoffroy

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Toxicology and Chemistry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaSimon Fraser UniversityMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada First Research Excellence FundArcticNetCrown-Indigenous Relations and Northern Affairs CanadaOcean Frontier InstituteWorld Health Organization
Mots-clésArcticPelagic zoneTrophic levelMercury (programming language)BorealCrangon crangonInterspecific competitionFood chainForage fish

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The diversity and complexity of Arctic fish communities increases as boreal species expand their range poleward in response to changing environmental conditions. In turn, borealization of fish communities modifies the species composition of Arctic food webs, trophic interactions, and distribution of contaminants. Contaminants in marine fish and how they vary as a function of feeding ecology and location in Arctic and boreal regions is lacking. Here we assessed the drivers of total mercury (THg) and organochlorine pesticides (OCPs) concentrations in boreal capelin (Mallotus villosus), glacier lanternfish (Benthosema glaciale), Greenland halibut (Reinhardtius hippoglossoides), blue hake (Antimora rostrata), and abyssal grenadier (Coryphaenoides armatus) from the northwest Atlantic and eastern Canadian Arctic. We also examined regional differences in THg concentrations in Arctic cod (Boreogadus saida) across the Canadian Arctic. Length/δ15N and species were the most important determinants of THg concentrations in all fishes, with habitat (δ13C and δ34S) also playing a small role. While most OCPs varied by species, only three varied positively by trophic position (i.e., ΣParlar, ΣDDT, and Dieldrin), and one varied by location (i.e., Dieldrin). Generally, demersal fishes had higher Hg and OCP concentrations than pelagic fishes. Mercury concentrations in Arctic cod were higher in the western than the eastern Canadian Arctic, likely due to increased atmospheric inputs in the Beaufort Sea. Given the likely shift to pelagic systems and the replacement of Arctic residents with less contaminated boreal species (e.g., Arctic cod to capelin), we expect Hg to decrease in Arctic food webs with borealization. In contrast, since OCPs did not vary between Arctic and boreal species, we expect little influence of borealization on OCP concentrations in Arctic fishes.

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 enseignants0,202
Score d'incertitude au seuil0,402

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,215 · 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'admission3
Résumé présentoui

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