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Enregistrement W15931961 · doi:10.1007/s10646-004-6262-1

VARIJABILNOST POPULACIJA BIJELE ( Alnus incana /L./ Moench) I CRNE JOHE ( A . glutinosa /L./ Gaertn.) NA PODRUČJU MURE I DRAVE PREMA MORFOLOŠKIM OBILJEŽJIMA LISTOVA

2014· article· en· W15931961 sur OpenAlexaboutno aff
Igor Poljak, Marilena Idžojtić, Irena Šapić, Joso Vukelić, Marko Zebec

Notice bibliographique

RevueŠumarski list · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePlant-Derived Bioactive Compounds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlnus glutinosaHorticultureBiologyBotanyPhysicsAlder

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report on an inventory and analysis of sediment mercury (Hg) concentrations from 579 sites across northeastern North America. Sediment Hg concentrations ranged from the limit of detection ca. 0.01-3.7 microg g(-1) (dry weight, d.w.), and the average concentration was 0.19 microg g(-1) (d.w.) Sediment methylmercury concentrations ranged from 0.15 to 21 ng g(-1) (d.w.) and the mean concentration was 3.83 ng g(-1) (d.w.). Total Hg concentrations (HgT) were greatest in lakes > reservoirs > rivers, although the proportion of Hg as methylmercury showed an inverse pattern. Total Hg was weakly and positively correlated with the sediment organic matter and percent of watershed as forested land, and weakly and negatively correlated with sediment solids content, drainage area, and agricultural land. Sediment methylmercury concentrations were weakly and positively correlated to wetland area, and weakly and negatively correlated to drainage area. Methylmercury, expressed as a percentage of HgT was positively correlated to agricultural land area. For sites with co-located sediment and fish-tissue sampling results, there was no relationship between sediment Hg and fish-tissue Hg. Finally, our data indicate that at least 44% of waters across the region have sediment HgT concentrations in excess of Canadian and United States minimum sediment contaminant guidelines for the protection of aquatic biota.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,548
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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