Snowpack changes around a nickelcopper smelter at Monchegorsk, northwestern Russia
Notice bibliographique
Résumé
Snow depth in industrial barrens adjacent to the nickelcopper smelter at Monchegorsk (Kola peninsula, northwestern Russia) by the end of the winter was reduced to one-third of the depth observed in weakened and healthy forests located 3065 km from the smelter; this reduction was due to both decline (by one-half) in the amount (mass) of snow and increase in snow density. Since winter precipitation in Monchegorsk was about the same as in an unpolluted locality 56 km south-southwest of the smelter, and snowpack characteristics correlated with site-specific wind speed, the low amount of snow around the smelter is presumably due to snow movement from open windy habitats and enhanced snow evaporation during the wind transport; higher snow densities may be explained by wind-induced compaction of snow particles. Pollution affects snowpack characteristics by modifying wind regime via forest damage; in turn, decline in snow depth influence the growth form and (possibly) performance of trees that managed to survive in heavily polluted habitats. Thus, initial (partially pollution-induced) forest disturbance, through secondary effects, may enhance further disturbance in a positive feedback fashion; therefore, possible ecological effects of pollution-related snowpack changes should be accounted for in field studies conducted along pollution gradients within the forest zone.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».