Lichens as Biomonitors of Air Quality around a Diamond Mine, Northwest Territories, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Lichens are known to be bioaccumulators of atmospheric pollutants and are abundant in the Canadian arctic. Mining in this region may negatively impact the tundra communities and these impacts may be detected by increased accumulation of heavy metals, greenhouse gas constituents, and organic compounds in lichen tissue. The effect of sampling direction and distance from a diamond mine on bioaccumulation in three lichen species, Flavocetraria nivalis, Flavocetraria cucullata, and Cladina arbuscula, was investigated. Eight sample sites were located immediately adjacent to a diamond mine, one in each cardinal and ordinal direction, and six sample sites each were located 30 and 60 km from the mine (cardinal, NE, and SE). Thirty-three major and trace elements, sulfate (SO(4)), nitrate (NO(3)), ammonium (NH(4)), polycyclic aromatic hydrocarbons (PAH), and phthalates were analyzed in lichen tissue and soil. A significant interaction occurred between distance and direction from the mine. Highest concentrations of Al, Cr, Cu, Fe, Ni, Ti, and V in lichen were at the mine site regardless of direction. Highest concentrations for all other elements were at the mine in at least two directions. Although present in lichen tissue, there was no significant difference among sites for Hg, Mn, S, and three phthalates. PAHs were below detection limits in lichen tissue. The effect of direction was dependent on element and species, although concentrations of most elements were greatest east or southeast of the mine site. At distance from the mine, direction had less of an effect on concentrations. Elevated concentrations in tissue did not negatively impact lichen or plant cover or lichen richness. This research strongly suggests selection of sample sites and species can impact results and interpretation of data from air quality monitoring programs that use lichens as biomonitors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».