Modelling microplastic bioaccumulation and biomagnification potential in the Galápagos penguin ecosystem using Ecopath and Ecosim (EwE) with Ecotracer
Notice bibliographique
Résumé
Bioaccumulation and biomagnification of anthropogenic particles are crucial factors in assessing microplastic impacts to marine ecosystems. Microplastic pollution poses a significant threat to iconic and often endangered species but examining their tissues and gut contents for contaminant analysis via lethal sampling is challenging due to ethical concerns and animal care restrictions. Incorporating empirical data from prey items and fecal matter into models can help trace microplastic movement through food webs. In this study, the Galápagos penguin food web served as an indicator species to assess microplastic bioaccumulation and biomagnification potential using trophodynamic Ecopath with Ecosim (EwE) modelling with Ecotracer. Empirical data collected from surface seawater near Galápagos penguin colonies, zooplankton, penguin prey, and penguin scat in October 2021 were used to inform the ecosystem model. Multiple scenarios, including a 99% elimination rate, were employed to assess model sensitivity. Model predictions revealed that microplastics can bioaccumulate in all predator-prey relationships, but biomagnification is highly dependent on the elimination rate. It establishes the need for more research into elimination rates of different plastics, which is a critical missing gap in current microplastic ecotoxicological and bioaccumulation science. Compared to empirical data, modelling efforts underpredicted microplastic concentrations in zooplankton and over-predicted concentrations in fish. Ultimately, the ecosystem modelling provides novel insights into potential microplastics' bioaccumulation and biomagnification risks. These findings can support regional marine plastic pollution management efforts to conserve native and endemic species of the Galápagos Islands and the Galápagos Marine Reserve.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».