Input of organochlorine compounds by snow to European high mountain lakes
Notice bibliographique
Résumé
Summary 1. Persistent organic pollutants (POPs) can be trapped by and accumulate in cold regions. To understand POP accumulation in temperate high mountain lakes, we collected samples of snow from the catchments of several high mountain lakes in Europe. 2. Organochlorine compounds (OCs) are regularly found in snow collected in European high mountain sites. Polychlorobiphenyls (PCBs) were found in all samples examined. Hexachlorocyclohexanes (HCHs) are also common whereas DDTs and hexachlorobenzene were found less frequently. 3. Comparison of the concentrations of these pollutants in snow with OC levels in the waters of these lakes or atmospheric deposition during cold periods shows that the snowpack constitutes a significant seasonal PCB reservoir in all catchments and that snow trapping is a major mechanism for the incorporation of HCHs in the lakes situated in the coldest sites, e.g. Gossenköllesee in the Alps. 4. Correlation of the concentrations of the PCB congeners in snow versus mean annual winter temperature shows higher accumulation at lower temperatures. The less volatile PCBs exhibit higher temperature dependences than the more volatile congeners. This trend differs from altitudinal dependences observed in other sites such as Canada and may be related to the specific range of winter temperature in each area of study.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».