MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2007360577 · doi:10.1021/es034747b

Impacts of Lindane Usage in the Canadian Prairies on the Great Lakes Ecosystem. 2. Modeled Fluxes and Loadings to the Great Lakes

2004· article· en· W2007360577 sur OpenAlexaffabout
Jianmin Ma, S. M. Daggupaty, Tom Harner, Pierrette Blanchard, Don T. Waite

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeposition (geology)Environmental scienceHydrology (agriculture)EcosystemAtmospheric sciencesStructural basinEcologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atmospheric loadings of gamma-hexachlorocyclohexane (gamma-HCH) from May 1, 1998, to April 30, 1999, to the Great Lakes simulated by a coupled soil-air and water-air atmospheric transport model are presented. Modeling results on an annual basis indicate that Lake Superior received the highest dry deposition load of 2.17 kg yr(-1). Dry deposition to the lower Great Lakes (Lakes Erie and Ontario) was 2-6 times lower as compared to the upper Great Lakes. Greater deposition in the upper Great Lakes is due mainly to their larger surface area and greater proximity to sources of gamma-HCH. Dry deposition fluxes (pg m(-2)) to lake surfaces were much lower than to land as a result of lower deposition velocities and lower air concentrations of gamma-HCH over the lakes. The highest gamma-HCH loading (kg yr(-1), in 1998-99) due to wet deposition occurred for Lake Ontario. This was mainly attributed to greater annual rainfall over Lake Ontario. An investigation of average seasonal fluxes predicted by the model shows that deposition fluxes to the Great Lakes are considerably higher in the summer than that in the autumn and winter seasons. The net direction of gas exchange also exhibits a seasonal dependence. Lakes Michigan, Huron, and Ontario show net absorption in the summer 1998 whereas at all other times net outgassing occurred at all of the lakes. Overall, gas exchange was the dominant process affecting loadings to the Great Lakes. Model-derived loadings and total deposition flows across the Great Lakes basin due to dry and wet depositions and net gas exchange agree reasonably well with the summer estimates compiled by the Integrated Atmospheric Deposition Network whereas autumn values show greater discrepancies. Better agreement was also observed for dry deposition as compared to wet deposition. Specifically, to improve short-term loading estimates (e.g., over days to months), the model results indicate the need for better spatially and temporally resolved information on concentrations in air and surface water and better estimates of precipitation and deposition velocities over the 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,189 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations28
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnvironmental Science & TechnologyMême sujetSoil and Water Nutrient DynamicsTravaux en français237 207