Field-Based Selenium Partitioning Coefficients, Trophic Transfer Factors, and Otolith Time-Series Analyses for a Walleye Community from an Ecotonal Plains Reservoir, Colorado. III.
Bibliographic record
Abstract
Poco se conoce acerca de los coeficientes de fraccionamiento, bioacumulación de tejido, transferencia trófica y análisis de series temporales de otolitos de selenio (Se) en la pesca dominada por peces leucoma, quienes consumen múltiples especies de presas que están presentes en un yacimiento rico en seleníferos. Las concentraciones totales de selenio disuelto en el agua del “Embalse de Pueblo” sistemáticamente excedieron el criterio de referencia actual de la EPA para los ecosistemas acuáticos lénticos. El principal objetivo de este trabajo fue analizar la presencia y cantidad de selenio (Se) consumido a través de la dieta en una pesquería de leucomas, así como analizar su tendencia utilizando series de tiempo en 21 peces leucoma sagitaria. A diferencia de reportes previos, en este trabajo investigamos la fragmentación de selenio en el agua en los niveles tróficos posteriores, en un reservorio ecotonal meso-eutrófico, muestreando concentraciones en agua, sedimentos, perifiton, algas filamentosas, esteras de diatomeas, quironómidos, cangrejos de río, músculo de trucha arcoiris (Oncorhynchus mykiss), peces sábalo molleja (Dorosoma cepedianum) y tejidos de lucioperca (Sander vitreus) analizados por ICP-MS. Los valores indicador para los coeficientes de fragmentación (Kd) o factores de enriquecimiento (EF) del nivel 1 (agua a partículas) fueron tan altos como 2325 (L/kg dw) y tan bajos como 588 (L/kg dw). De 36 factores de transferencia trófica (TTF) para invertebrados, 33 fueron >1, mientras que, para tejidos de leucomas, 57 de 90 TTF fueron <1. En el sábalo molleja, ocho de ocho TTF fueron >1.8. Sugerimos escenarios de exposición no lineal de la red trófica para la lucioperca y el sábalo molleja en el ecosistema del Embalse de Publo. Los análisis de series temporales de otolitos sagitales de leucomas mostraron concentraciones de selenio significativamente en aumento a lo largo del tiempo en 19 de 21 leucomas. Las concentraciones de selenio en todo el cuerpo del sábalo molleja fueron mayores que los niveles de selenio en los tejidos de la lucioperca (hígado, branquias y riñón). Este es el primer estudio integral de selenio que aborda casi todos los componentes del ecosistema de las leucomas.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".