Patterns and drivers of arsenic bioaccumulation in boreal freshwater fish of Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Wild fish consumption can be an important pathway for metal exposure to subsistence and recreational fishers. Elevated levels of arsenic (As) have been reported by monitoring programs and previous research in several fish species in the province of Ontario, Canada. This is of particular concern for First Nation communities in remote northern areas that rely on locally sourced freshwater fish for subsistence. However, provincial monitoring for As in fish is less extensive than for other contaminants (e.g. mercury) and less is known about how As behaves in aquatic systems under various conditions. The goal of this thesis was to improve understanding of patterns in As accumulation across freshwater systems. More specifically, I investigated the spatial variability of total As in fish muscle and its ecological, physical and chemical drivers in lakes and rivers across Ontario. To do this, I amalgamated As data from previous research and a long-term contaminant monitoring program, resulting in a dataset of total arsenic concentrations ([As]) in 3200 fish across 30 species and 152 waterbodies sampled between 2008 and 2018. Additional datasets of water chemistry parameters (e.g., pH, DOC), landscape variables (e.g., geology, watershed area), and stable carbon and nitrogen isotopes (measures of fish trophic ecology) were also amassed from governmental and open-source databases to examine the influence of these variables on As bioaccumulation in fish. Results show that [As] were generally low across most fish species and most waterbodies sampled. However, fish from large northern rivers draining into the ocean had up to 23-fold higher concentrations of As compared to fish from landlocked sites. In general, [As] increased slightly with fish size, although relationships varied among fish species and sites. Evidence of biomagnification of As across fish species was also observed in several lake sites. Furthermore, principal component scores, representing landscape and water chemistry variables, were related to [As] in fish, but the relationships varied among species. These results will help improve the efficacy of fish contaminant monitoring in freshwater systems by identifying physical and ecological variables related to higher concentrations of As in fish while also emphasizing the value of repurposing existing datasets and utilizing open data sources.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».