Determining feather methylmercury levels in six species of Arctic marine birds
Notice bibliographique
Résumé
Although the Canadian Arctic appears to be a region removed from the harmful effects of pollution, environmental contaminants occur in significant concentrations, particularly in marine ecosystems. Mercury (Hg) levels especially have been of increasing concern in the Canadian Arctic. Current attempts to quantify bio-accumulated mercury often involve invasive sampling methods. The objectives of this study were to determine: (a) whether Hg was higher in feathers from top avian predators and scavengers than species feeding lower in marine food chains, similar to patterns found in their eggs; and (b) whether the non-invasive method of sampling feathers is an appropriate alternative to invasive methods. Methyl Hg and total Hg levels were determined from feather samples of six species of Arctic marine birds: Thick-Billed Murre (Uria lomvia), Northern Fulmar (Fulmarus glacialis), Black-Legged Kittiwake (Rissa tridactyla), Ivory Gull (Pagophila eburnea), Glaucous Gull (Larus hyperboreus), and Common Eider (Somateria mollissima borealis). Consistent with my hypothesis, Hg levels were markedly greater in feathers for species that fed higher in the food web in Arctic marine environments. The ratio of methylmercury to total mercury concentrations was surprisingly low in Ivory Gull samples, a result possibly related to photodemethylation in semi-opaque tissues. Consequently, sampling feathers for mercury concentrations appears to be a suitable alternative to employing invasive methods to assess and monitor mercury concentrations.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».