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Enregistrement W2010262443 · doi:10.4028/www.scientific.net/amm.522-524.25

Chinese Arctic Yellow River Station Research Monitoring Program. 1. Polycyclic Aromatic Hydrocarbons in Sediment from Svalbard

2014· article· en· W2010262443 sur OpenAlexaboutno aff
Li Ping Jiao, Xia Sun, Yang Luo

Notice bibliographique

RevueApplied Mechanics and Materials · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSedimentEnvironmental scienceArcticEnvironmental chemistryDry weightContaminationCoalHydrology (agriculture)OceanographyGeologyEcologyChemistryGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surface sediments of the west coast of Svalbard near Ny-Ålesund Spitsbergen were collected. PAHs of lake sediments (mean: 260, range: 11 - 1100 ng/g dry wt) were higher than previously report of surface lake sediment in Svalbard 1995, suggesting significant PAH contamination is occurring due to long-term atmospheric transport and local coal mining and fossil fuel sources, pointing to the role of Arctic lakes as potential reservoirs of semi-volatile organic compounds, including PAHs. Compound-specific analysis revealed different PAH patterns between Svalbard lakes and European high mountain lakes, showing higher proportions of low molecular weight compounds and lower levels of high molecular weight PAHs in Svalbard lakes. PAH indicator ratios suggest that the majority of PAHs in lake sediments have pyrogenic origins (coal mining, fossil fuel and biomass combustion), while coastal marine sediments were mainly contaminated by petroleum-derived PAHs (shipping activities in coastal areas, and perhaps as a result of an oil spill in 1986). Sediment fluxes of PAHs were estimated to be 0.2 - 22 ng cm -2 yr -1 . The current PAH levels exceeded Canadian sediment quality guidelines, suggesting the presence of possible risks for aquatic organisms and the need for further studies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,623
Score d'incertitude au seuil0,605

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,269 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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