Mercury bioaccumulation in mussels in the Minas Basin: a comparison of soft tissues and shells as bioindicators
Notice bibliographique
Résumé
This project investigated mercury contamination in coastal mussels at the Minas Basin, Bay of Fundy. This research aims to evaluate whether mussels are a valid and reliable biomarker of coastal mercury pollution. There was low contamination at the sampling sites (mean sediment total mercury = 5.1 ng/g dry weight (d.w.)). The mean concentration of total mercury in the mussel tissues was 62.3 ng/g d.w. (SD = 13.7 ng/g d.w.; n = 57). Through a regression analysis, we determined that total mercury and methylmercury in tissues were significantly negatively related with the mussel's condition index (p < 0.001, R = -0.5, R2 = 0.24 in both cases). Additionally, we found a negative and significant linear relationship between the logarithm of the whole organism soft tissue mass (d.w.) and the logarithm of the total mercury content (p < 0.001; R2 = 0.23) Through a Pearson correlation, shell length was found to have a negative correlation with the total mercury in soft tissue samples (p value = 0.01, R = -0.3). The mean concentration of methylmercury in soft tissues was 13.2 ng/g d.w. (SD = 6.3 ng/g d.w.), equivalent to 1.7 ng/g wet weight (w.w.). This is lower than Environment Canada's tissue residue guideline for effects on aquatic organisms for methylmercury (33 ng/g w.w.) In the mussel shells, total mercury in all samples was below the method detection limit (MDL = 1.7 ng/g d.w.). As such, for this study, the shells could not be used as a bioindicator of soft tissue concentration of mercury.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».