Impacts of spruce budworm defoliation on stream food webs and mercury cycling
Notice bibliographique
Résumé
Forested streams are closely linked to terrestrial catchments which affects their biogeochemical cycling and carbon inputs. Catchment disturbances alter stream water quality and food webs, including changes in productivity. Such changes in stream conditions can potentially alter consumers’ reliance on autochthonous (in-stream) or allochthonous (terrestrial) sources and mercury bioaccumulation. A recent outbreak of the spruce budworm (SBW) that feeds on spruce and fir trees has provided the unique opportunity to examine stream food web responses across watersheds experiencing a range of defoliation in the Gaspé Peninsula, Québec. This project compares streams in twelve watersheds which were selectively sprayed to control SBW and create a gradient in defoliation. Food web samples (food sources, invertebrates, fish) were analyzed for stable isotopes of carbon and nitrogen in 2019 and 2020 to characterize food web structure, and algal productivity was measured in 2019. Hierarchical partitioning models were used throughout the study to compare the contributions of various local and landscape conditions to stream responses. Models indicated that watershed defoliation contributed to increasing autochthonous production, although some invertebrates were more allochthonous in heavily defoliated watersheds, and brook diets were unaffected by defoliation. Next, food web samples were analyzed for methylmercury (food sources, invertebrates) or total mercury (fish) and trophic magnification slopes were determined for each stream food web. Mercury levels in carnivorous invertebrates and brook trout were driven by dissolved organic carbon (DOC), but not consumer autochthony or watershed defoliation. Additionally, rates of trophic magnification were not related to defoliation severity or DOC. This study found that defoliation contributed to increasing autochthonous production and invertebrate consumer allochthony. However, this disturbance did not increase consumer mercury levels or biomagnification in stream food webs. These findings suggest that intervention to reduce defoliation would mitigate algal responses and dietary shifts, but not mercury cycling as it is influenced by DOC levels in the streams of this region.
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) | 0,001 | 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 ».