Persistent Chlorinated Pesticides in Air, Water, and Precipitation from the Lake Malawi Area, Southern Africa
Notice bibliographique
Résumé
Concentrations of chlorinated pesticides were analyzed in air (biweekly 1997−1998), water, and precipitation at Lake Malawi, in southeast Africa. The pesticides in air in Senga Bay on the southwest shore of Lake Malawi were not extensively weathered, implying recent use. Elevated levels of heptachlor, chlorobenzenes, aldrin, and dieldrin were detected periodically, which indicated use on a regular basis. Annual average concentrations for those pesticides ranged from 31 to 257 pg/m 3 . Levels of HCHs, DDTs, chlordanes, and α-endosufan in air at Senga Bay were comparable to those of the Laurentian Great Lakes, ranging from 24 to 40 pg/m 3 . Considering air−water gas exchange and wet deposition, the net fluxes of chlorinated pesticides to the lake surface were depositional. Concentrations of chlorinated pesticides in the water from Lake Malawi were relatively low compared to the Laurentian Great Lakes and Lake Baikal. This indicates rapid transformation of chemicals in the water column, which was further supported by high metabolite-to-parent ratios. The results suggests that tropical regions may act as both a global source and sink for chlorinated pesticides, since removal processes may be faster compared to temperate and Arctic regions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».