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Enregistrement W2088054954 · doi:10.1144/1467-7873/05-082

Influence of lead smelter emissions on the distribution of metals in marine sediments from Chaleur Bay, eastern Canada

2006· article· en· W2088054954 sur OpenAlexaffabout
Michael B. Parsons, R E Cranston

Notice bibliographique

RevueGeochemistry Exploration Environment Analysis · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensGeological Survey of CanadaNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBaySmeltingLead smeltingEnvironmental scienceLead (geology)OceanographySedimentHeavy metalsDistribution (mathematics)Earth scienceEnvironmental protectionGeologyEnvironmental chemistryMetallurgyChemistryGeomorphologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metal concentrations in surficial marine sediments collected from many parts of Chaleur Bay are significantly higher than background levels. The bay receives metals from various sources including a Pb smelter, an Hg-cell chlor-alkali plant, and numerous mined and unmined base-metal deposits. This study examines the sources, fluxes, and dispersal patterns of metals released to the bay, and the processes that control the transport and fate of these elements in the marine environment. Bottom sediments collected from 124 sites show the following ranges in metal(oid) concentrations (mg/kg): As, 2.8–74; Cd, 0.02–69; Cu, 3.4–200; Hg, <0.01–2.4; Pb, 0.3–2000; and Zn, 22–3200. Dispersion of smelter effluents and atmospheric emissions by wind and/or nearshore currents has resulted in an area of elevated As, Cd, Cu, Hg, Pb, and Zn concentrations in surficial sediments within c. 10–20 km of the smelter. The concentrations of most metals decrease sharply with increasing distance from the smelter; however, Pb concentrations exceed background levels in surface sediments throughout the bay. Lead isotope ratios suggest that the surface enrichment of Pb throughout the bay is mainly derived from smelter emissions and historical leaded gasoline combustion.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,191 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations16
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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