Seasonal and regional variations in metal contamination and condition indicators in yellow perch (Perca flavescens) along two polymetallic gradients. II. Growth patterns, longevity, and condition
Notice bibliographique
Résumé
Wild yellow perch (Perca flavescens) were sampled from five lakes in each of two metal contamination gradients in Sudbury, Ontario, Canada (n = 1324) and Rouyn- Noranda, Qu´ebec, Canada (n = 1125) in the spring and summer of 2002 and 2003, respectively, in order to examine growth patterns, longevity, and the influences of season and region on fish condition. Fish from Rouyn-Noranda began rapid growth at a young age, whereas fish from Sudbury lakes showed slow growth rates between ages 0–3, after which growth rates improved. Fish from contaminated lakes grew faster and died younger than fish from reference lakes in both contamination gradients. Fish from Sudbury had lower condition than in Rouyn-Noranda, higher condition occurred in summer than spring, and fish from contaminated lakes had lower condition than those from cleaner lakes. Tissue Zn concentrations were correlated with fish condition and showed strong temporal stability. However, it is more likely that Zn covariates, such as Cd or Cu (which were more temporally variable) influenced condition, suggesting that long-term, broad-scale processes are more important than short-term, lake-specific processes for establishing growth patterns, longevity, and fish condition in metal-contaminated systems. Results from this study reveal that fish condition must be interpreted in the light of regional, seasonal, and other factors that can potentially influence fish growth patterns. Ecological risk assessments that fail to take these factors into account may draw erroneous conclusions about risk to indigenous populations.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».