ABIOTIC CONDITIONS, ALGAL BIOMASS & FISH GROWTH RATES AFFECT FISH MERCURY CONCENTRATIONS IN TWO SUBARCTIC LAKES
Notice bibliographique
Résumé
Kakisa Lake and Tathlina Lake, located in the Dehcho Region of the Northwest Territories, support important fisheries for the local Ka’a’gee Tu First Nation (KTFN). Recently, Walleye (Sander vitreus) of typical catch size in Tathlina Lake were found to have mercury concentrations above Health Canada’s commercial sale guideline of 0.5 ppm. Wild foods with elevated mercury concentrations can pose health risks to the humans who consume them, depending on consumption amounts and vulnerability factors such as age and pregnancy. Because wild fish can accumulate relatively high mercury levels and subsistence fishing contributes greatly to food security in northern regions, mercury-related health risks to people are greater in the north than in the south, where wild fish are not as frequently consumed. Here, I examine and compare known drivers of fish mercury concentrations in two aquatic food webs to investigate causes of between-lake variation in mercury concentrations in food fishes. I relate analyses of food web structure, fish growth, and lake physicochemistry to mercury concentrations, and attempt to determine why fish mercury concentrations differ between Kakisa Lake and Tathlina Lake. Sediment and water methylmercury availability and primary producer abundance appear to be major factors influencing bioaccumulation of mercury in the food webs of each lake. Concentrations of methylmercury in sediment and water were higher in Tathlina Lake than in Kakisa Lake, and % methylmercury (of total mercury) in these ecosystem components indicate that the net mercury methylation rate is higher in Tathlina Lake than in Kakisa Lake. Kakisa Lake also had higher concentrations of chlorophyll a, indicating relatively higher rates of primary production and possible bloom dilution of mercury, which was further confirmed by trophic biomagnification modeling; these factors appear to have bottom-up impacts on the food webs of both lakes, including other food fishes. Walleye mercury concentrations also appeared to be affected by growth rates and perhaps growth efficiency, as suggested by evaluations of growth rates. This research is part of a larger project that seeks to assess the risks and benefits of fish consumption in the Northwest Territories, especially by Indigenous communities, who rely on natural fisheries for subsistence and for whom wild foods hold significant cultural and spiritual value.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».