Mercury biotransport by auklets: two-colony comparison
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Long-term monitoring data of seabirds have revealed the annual trend of mercury exposure in seabirds that are known to play a role of biovectors transporting methylmercury from the ocean to the land. However, it is unclear how wintering distribution and habitat affect the efficacy of seabirds as mercury biovectors. To address this issue, we tested whether seabirds that fly through and hence feed in regions of high [Hg] have a higher biovectors capability, and whether their at-sea behavior is more heavily impacted. To time exposure, we exploited the differential turnover rate of different bird tissues in storing Hg until they reach their colony in the Spring; to assess Hg biotransport, we sampled terrestrial plants at their colony; to assess wintering behavior, we monitored stable isotopes of nitrogen (δ15N; trophic position) and equipped birds with data loggers (geolocation and activity). By contrasting two areas on both sides of the North Pacific of high (Japan; n = 10) and low (Alaska; n = 11) Hg emissions and using the Rhinoceros auklet as a model species, we show that all sampled individuals have high Hg (0.3-11.4 μg g-1) that are ultimately deposited at their colony via feces. While exposure levels of auklet tissues were associated with environmental contamination levels during wintering, at-sea behavior was transient Alaskan birds, but long-lasting in Japanese birds. These results not only indicate that seabirds can be used as a tracer of large-scale Hg emission rates, but also that seabirds may suffer long-term behavioral changes when subjected to higher Hg during winter. Authors: Akiko Shoji¹, Kyle Elliott², Yutaka Watanuki³, Stéphane Aris-Brosou¹, Shannon Wheeler², Scott Hatch⁴ ¹University of Ottawa, ²McGill University, ³Hokkaido University, ⁴Institute for Seabird Research and Conservation
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».