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Record W4389629736 · doi:10.3398/064.083.0307

Field-Based Selenium Partitioning Coefficients, Trophic Transfer Factors, and Otolith Time-Series Analyses for a Walleye Community from an Ecotonal Plains Reservoir, Colorado. III.

2023· article· en· W4389629736 on OpenAlexaff
Scott J. Herrmann, Del Wayne R. Nimmo, Lynn M. Herrmann‐Hoesing, Igor Melnykov, Norman M. Halden

Bibliographic record

VenueWestern North American Naturalist · 2023
Typearticle
Languageen
FieldEnvironmental Science
TopicMercury impact and mitigation studies
Canadian institutionsUniversity of Manitoba
Fundersnot available
KeywordsBiologyHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.022
Threshold uncertainty score0.995

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.041
GPT teacher head0.318
Teacher spread0.276 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

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