MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2059570941 · doi:10.1021/es300166x

Mercury Distribution and Deposition in Glacier Snow over Western China

2012· article· en· W2059570941 sur OpenAlexaff
Qianggong Zhang, Jie Huang, Fei Wang, Loewen Mark, Jianzhong Xu, Debbie Armstrong, Chaoliu Li, Yulan Zhang, Shichang Kang

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlacierSnowMeltwaterMercury (programming language)ParticulatesPhysical geographyAccumulation zoneDeposition (geology)Environmental scienceAtmospheric sciencesIce coreGeologyCryosphereClimatologyGeomorphologyGeographySedimentSea iceChemistryIce stream

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Western China is home to the largest aggregate of glaciers outside the polar regions, yet little is known about how the glaciers in this area affect the transport and cycling of mercury (Hg) regionally and globally. From 2005 to 2010, extensive glacier snow sampling campaigns were carried out in 14 snowpits from 9 glaciers over western China, and the vertical distribution profiles of Hg were obtained. The Total Hg (THg) concentrations in the glacier snow ranged from <1 to 43.6 ng L(-1), and exhibited clear seasonal variations with lower values in summer than in winter. Spatially, higher THg concentrations were typically observed in glacier snows from the northern region where atmospheric particulate loading is comparably high. Glacier snowpit Hg was largely dependent on particulate matters and was associated with particulate Hg, which is less prone to postdepositional changes, thus providing a valuable record of atmospheric Hg deposition. Estimated atmospheric Hg depositional fluxes ranged from 0.74 to 7.89 μg m(-2) yr(-1), agreeing very well with the global natural values, but are one to two orders of magnitude lower than that of the neighboring East Asia. Elevated Hg concentrations were observed in refrozen ice layers in several snowpits subjected to intense melt, indicating that Hg can be potentially released to meltwater.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,771

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,229 · 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'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

Citations126
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnvironmental Science & TechnologyMême sujetMercury impact and mitigation studiesTravaux en français237 207