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Enregistrement W1994549497 · doi:10.1021/es902186s

Historical Interrelated Variations of Mercury and Aquatic Organic Matter in Lake Sediment Cores from a Subarctic Lake in Yukon, Canada: Further Evidence toward the Algal-Mercury Scavenging Hypothesis

2009· article· en· W1994549497 sur OpenAlexaffabout
Gary A. Stern, Hamed Sanei, Pat Roach, J. DeLaronde, P.M. Outridge

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensGovernment of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMercury (programming language)Subarctic climateScavengingSedimentOrganic matterEnvironmental sciencePaleolimnologyOceanographyMethylmercuryAquatic ecosystemEnvironmental chemistryEcologyGeologyChemistryBiologyGeomorphologyBioaccumulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the role of climate-driven aquatic productivity increases in conrolling the sedimentary accumulation of mercury (Hg) in Kusawa Lake, Yukon, Canada. Organic geochemistry data reveals a significant link between the increasing trends of Hg and of labile algal-derived organic matter (OM) over the centuries and in particular over recent decades. Sedimentary Hg accumulation rates continue to increase even though atmospheric concentrations of Hg have remained the same or even declined. Together, these findings indicate that the significant rise in Hg content recorded in the sediments since the early 1950s may not be representative of increasing atmospheric Hg levels but are strongly influenced by elevated concentrations of algal-derived OM in the water-column. These likely increase the scavenging rate of "available" Hg from the water column. Therefore, recent increases in algal productivity may result in overestimation of the historical rates of atmospheric Hg deposition recorded in the sediments. This study confirms earlier published findings from two High Arctic lakes, and shows that the Hg-OM scavenging hypothesis may also apply to sub-Arctic lakes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,200
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeObservationnel
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

Citations98
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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