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Enregistrement W2061718916 · doi:10.1038/npre.2007.689.1

Sustainability and Environmental Chemistry in Semi-Arid/Arid Regions: A Unique Research Opportunity with Global Implications

2007· preprint· en· W2061718916 sur OpenAlexfundno aff
Sierra Rayne

Notice bibliographique

RevueNature Precedings · 2007
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueArsenic contamination and mitigation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAridBiogeochemical cycleSustainabilityMultidisciplinary approachEnvironmental scienceEarth scienceEnvironmental resource managementEcologyChemistryEnvironmental chemistryGeologyBiologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Dr. Sierra Rayne will be speaking on the interplay of sustainability and environmental chemistry in semi-arid and arid regions worldwide. Drawing on his previous, current, and proposed research on organic and inorganic contaminants in aquatic systems, Dr. Rayne will illustrate the importance of multidisciplinary and interdisciplinary approaches towards tackling environmental problems. A key element of his work is looking at chemical dynamics in environmental matrices, and in particular, photochemically generated reactive intermediates and their impact on biological systems and net ecosystem functions. Semi-arid/arid regions also offer unique opportunities to focus on the role of photochemistry in the biogeochemical cycling of oxyanion-forming heavy metals such as arsenic, molybdenum, selenium, and uranium (among others). Given the importance of semi-arid/arid regions in hosting major mineral deposits, multidisciplinary environmental chemistry research can also help make contributions towards sustainability in the worldwide mining industry. These fields offer great opportunities for researchers and students interested in semi-arid/arid landscapes, and understanding the role and impact of these regions on global contaminant fluxes is at the core of Dr. Rayne’s program.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
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 enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,305 · 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.

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

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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