Mercury partitioning in super-permafrost groundwater, Truelove Lowland, Devon Island, Nunavut
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to determine the dominant biogeochemical controls on mercury partitioning in super-permafrost groundwater at Truelove Lowland, Devon Island, Nunavut. Mercury partitioning in snow, ephemeral standing water, and super-permafrost groundwater was investigated. Results indicate that partitioning differs between matrices, and that particulate mercury is spatially and temporally dynamic in Truelove Lowland groundwater. Particulate mercury in groundwater was 73 % of total mercury, while snow had only 22 % particulate mercury. Particulate mercury in groundwater rose by over 20 % from Julian day 181 to 189, and decreased slightly on Julian day 191. No single geochemical parameter was a good predictor of particulate mercury concentrations. To expand upon the findings of the field study a laboratory microcosm study was conducted to determine whether certain biogeochemical processes influence mercury partitioning in super-permafrost groundwater. Particulate mercury in the dissimilatory iron reducing bacteria inhibited microcosm was 61 % of total mercury, approximately 18 % lower than in all other treatments. Iron (III) concentrations had a positive correlation with particulate mercury while chloride concentrations had a negative correlation with particulate mercury. Sulfate reducing bacteria were not found to influence mercury partitioning.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».