Organic Contaminant Release from Melting Snow. 1. Influence of Chemical Partitioning
Notice bibliographique
Résumé
A melting snowpack can deliver organic contaminants to terrestrial and aquatic ecosystems in the form of short and concentrated pulses. The mechanisms and kinetics of the underlying processes need to be understood to successfully integrate them into contaminant and water quality models. Controlled laboratory-based snowmelt experiments using artificially produced snow spiked with organic target contaminants reveal how chemical behavior during melting is dependent on the partitioning between the different phases within the bulk snow. Behaving similar to inorganic ions, water soluble organic chemicals, such as atrazine, are preferentially released at an early stage of melting, because such chemicals, accumulated at the snow grain surface, dissolve in the downward percolating meltwaterfront. Hydrophobic substances attached to particles, such as the larger polycyclic aromatic hydrocarbons, are often released at the very end of the melt period, because particle coagulation and snow densification render the melting snowpack an efficient filter trapping the particles. A notable fraction of volatile chemicals, such as naphthalene, will transfer from the melting snowpack to the lower atmosphere due to evaporation. Organic pollutants with intermediate partition properties, such as lindane, can easily switch between the bulk snow phases and their elution behavior is therefore more sensitive to varying snow and melt characteristics.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».