Trophic transfer and spatial distribution of mercury in the Gulf of St. Lawrence using northern gannets «Morus bassanus» as biological samplers
Notice bibliographique
Résumé
Contaminants are ubiquitous in marine environments, but they are not evenly distributed.Organisms at varying trophic levels and habitats are exposed to different contaminant loads due to biomagnification through food webs and spatial heterogeneity.This thesis seeks to understand how mercury, a contaminant of high concern for wildlife due to its neurotoxic properties, moves through the food web up to a top predator, the northern gannet (Morus bassanus) in the Gulf of St. Lawrence, and how different foraging habitats may influence the mercury loads in their prey.Chapter 1 reviews the current literature pertaining to mercury, the use of stable isotopes in ecotoxicology and the use of seabirds as ecological indicators.Chapter 2 compares the use of two stable isotope analysis methods to evaluate the rate of mercury biomagnification in the northern gannet food web.Compound-specific stable isotope analysis of amino acids (CSIA-AA) provides a method to estimate baseline stable nitrogen isotope values of food webs.The method allows less biased estimates of trophic positions than those provided by bulk stable isotope analysis, improving estimates of contaminant biomagnification.I calculated trophic positions with published CSIA-AA equations for four species of fish and for northern gannets and examined the effect of CSIA-AA-derived trophic positions on biomagnification metrics for mercury and compared to the more traditional bulk stable isotope approach.Trophic magnification factors (TMFs) produced by CSIA-AA were lower than that produced by bulk stable isotope analysis.The bulk technique yielded one of the highest TMFs ever reported in the scientific literature.My work demonstrates discrepancies in biomagnification assessed using different approaches that may go undetected when using a single approach.Chapter 3 seeks to understand how different foraging habitats may determine the contaminant load contained in gannets' diet, and what anthropogenic and biotic factors drive mercury contamination in the Gulf of St. Lawrence.To map the chemical landscape of mercury, I collected fish regurgitations from GPS-tracked northern gannets.I assigned mercury concentrations from fish muscle to the last known gannet foraging location, classified using Hidden Markov Models.In small fish species, trophic positions calculated with CSIA-AA values were the best predictor of THg.THg in large fish species was best explained by stable carbon isotopes, indicating inshore habitats had higher THg contamination than pelagic ones.Demonstrating where contaminants accumulate more efficiently is crucial to understanding what risks wildlife are exposed to based on their habitat and feeding ecology.The thesis develops novel tools for measuring contamination in our increasingly polluted oceans.
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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 | 0,000 | 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 ».