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Enregistrement W2028248436 · doi:10.1021/es011156h

Distribution of Haloacetic Acids in the Water Columns of the Laurentian Great Lakes and Lake Malawi

2002· article· en· W2028248436 sur OpenAlexaffabout
Brian F. Scott, Christine Spencer, Christopher H. Marvin, David MacTavish, Derek C. G. Muir

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality and Pollution Assessment
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesChinese Academy of Agricultural SciencesNational Water Research Institute
Mots-clésHaloacetic acidsHydrology (agriculture)Environmental scienceWater columnWatershedEnvironmental chemistryPopulationGeologyOceanographyEnvironmental engineeringChemistryWater treatment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Haloacetic acids (HAAs) are persistent and mildly phytotoxic compounds that have been detected in many aquatic environments, including the waters of the Great Lakes. Sources of HAAs, especially of trifluoroacetic acid (TFA), are not well understood. In this study we assessed the influence of urbanization on the concentrations and profiles of HAAs in the Laurentian Great Lakes and in Lake Malawi, an African Great Lake. Vertical depth profiles for these compounds were taken for each of the Great Lakes with additional profiles taken 2 years later for Lakes Erie and Ontario. The results showed that while TFA was relatively constant throughout the water column, the chloroacetic acids (CAAs) varied with depth. There was a trend of increasing TFA proceeding from Lake Superior to Lake Ontario (18-150 ng/L). Total CAA concentrations were relatively constant throughout the lakes (approximately 500 ng/L) with dichloroacetic acid being the most abundant. No bromoacetic acids were detected. In the Detroit River, a connecting channel between Lakes Huron and Erie, the TFA values were similar to those in Lake Huron, but the CAAs levels were higher than in the upstream lakes and dependent on location, indicating inputs from urban areas along the river. These results were compared to those from Lake Malawi, which has a high population density within the watershed but no heavy industry. CAAs were nondetectable, and TFA concentrations were just at the detection limit (1 ng/L). Total HAA in the water column of Lakes Superior and Huron was compared to annual precipitation inputs at a site situated near both lakes. For Lake Huron, precipitation was a minor contributor to the total HAA inventory of the lake, but for Lake Superior precipitation could be the major contributor to the mass of HAA in this lake. Generally, high HAA levels paralleled the degree of industrial activity in the adjacent waters.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,916
Score d'incertitude au seuil0,166

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,200 · 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'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

Citations42
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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