Chemical analysis of transplanted aquatic mosses and aquatic environment during a fish kill on the Chungnang river, Seoul, Korea
Notice bibliographique
Résumé
In mid‐April, 2000, hundreds of thousands of fish floated dead on the Chungnang River, one of the small branches of the Han River in Seoul. We examined the causes of the accident in detail, through analysis of monitoring data from the Han River Monitoring Project, which employed the transplanted aquatic moss, Fontinalis antipyretica. This allowed investigation of another possible cause of the fish kill: release of trace metals into the river from industrial sources during the rainfall event. In addition, we aimed to verify the usefulness of aquatic mosses as bioindicators of the event. Water samples collected 48 h after the fish kill exhibited low pH and high Total‐N and Total‐P, indicating that acidic compounds rich in nitrogen and phosphorus might be a major contaminant. BOD and COD were also very high. On the whole, the conditions of the river water were degraded at that time. Distinct trends were not observed in the chlorophyll phaeophytinization quotient and photosynthesis rate of transplanted mosses. However, mosses sampled soon after the accident exhibited the lowest values for those variables (p < 0.01), suggesting that stress factors in the river were diluted out over time. Heavy metals with characteristics of industrial effluents (Cr, Pb, Zn, Fe, Cu, and Cd) increased (p < 0.01), indicating that they were unlikely to be major causes of the accident.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».