Identifying the ecological drivers of total mercury concentrations in Brook Charr (Salvelinus fontinalis) populations across Western Newfoundland, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The transformation of mercury to the toxic methylmercury in anoxic lake sediment, along with its bioaccumulation and biomagnification in lacustrine food webs, makes it a potent environmental toxin with implications for both ecosystem and human health. Multiple ecological factors operating at different scales contribute to the movement of mercury into freshwater systems and its subsequent methylation and concentration in aquatic organisms. This thesis aims to identify ecological factors driving the bioaccumulation and biomagnification of mercury in lacustrine populations of brook charr (Salevelinus fontinalis) from western Newfoundland, Canada. The total mercury (THg) concentrations were measured in brook charr from 34 headwater lakes. The study examined several variables, including individual morphology, stable isotope compositions, and lake productivity, alongside topographical and land cover data derived from geographical information systems. A structural equation model (SEM) was developed to discern the direct and indirect effects of fish growth and size, chlorophyll-a concentration, catchment topography and land cover on mercury accumulation in brook charr. The analysis revealed a strong influence of catchment-scale factors on mercury bioaccumulation in brook charr. These findings highlight the need for employing optimal catchment management practices alongside continuous monitoring of water quality and ecosystem health in remote freshwater sources.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».