Mercury dynamics in the anadromous Arctic char (Salvelinus alpinus) and food webs of inner Frobisher Bay, Nunavut
Notice bibliographique
Résumé
Mercury (Hg) is a ubiquitous toxic metal that bioaccumulates in organisms and biomagnifies in food webs. Evaluating Hg bioaccumulation and biomagnification in Arctic marine ecosystems is critical for understanding Hg dynamics and estimating exposure to fish and wildlife consumed by humans. In this thesis, I investigated inter-individual variability in biological factors affecting Hg accumulation in anadromous Arctic char (Salvelinus alpinus), as well as food web structure and Hg biomagnification in the benthic, pelagic, and benthopelagic marine food webs of inner Frobisher Bay, in Nunavut, Canada. Stable isotope ratios of carbon (δ13C) and nitrogen (δ15N), as well as concentrations of Hg were measured in 119 anadromous Arctic char and 62 taxa of fish, invertebrates, and zooplankton that had been sampled in inner Frobisher Bay in 2018 and 2019. Mean concentrations of total mercury (THg) and relationships between THg and biological variables known to influence Hg concentrations in fish (e.g., fork length, weight, age, growth rate, trophic position, carbon source, Fulton’s condition factor, gonadosomatic index, and hepatosomatic index) were compared between immature and mature Arctic char. The immature Arctic char exhibited greater inter-individual variability in factors affecting THg accumulation compared to the mature Arctic char, and δ15N (i.e., marine prey reliance) was a strong predictor of THg concentrations for all individuals. Biomagnification of methyl mercury (MeHg) in each food web was quantified with Trophic Magnification Slopes (TMS; calculated as the slope of the linear regression of log10 MeHg concentrations and δ15N values) and Trophic Magnification Factors (TMF; calculated as the antilog of the regression slope). Rates of MeHg biomagnification were highest in the benthopelagic food web (TMS = 0.201; TMF = 1.59), followed by the pelagic food web (TMS = 0.183; TMF = 1.52), and lastly the benthic food web (TMS = 0.079; TMF = 1.20), and δ15N explained 88%, 79%, and 9% of variation in MeHg concentrations in each food web, respectively. Results from food web structure analyses indicated that the benthic food web had the greatest trophic diversity, trophic redundancy, and largest isotopic niche area of all food webs studied. The results indicated that greater food web complexity reduces rates of MeHg biomagnification. The research presented in this thesis demonstrated that there are a variety of biological and ecological factors that influence Hg bioaccumulation and biomagnification in Arctic marine organisms and food webs. The acquisition of comprehensive Hg and food web structure data, in association with Canada’s Coastal Environmental Baseline Program, broadened the scope of understanding of Hg dynamics in an Arctic marine ecosystem, and provides important baseline information pertinent for future spatial and temporal comparisons and evaluations of effects of resource development and climate change.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».