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Enregistrement W2089811232 · doi:10.2166/nh.2007.006

Fluxes of As, Cu, Hg, Pb in lake sediments in the Coppermine River basin, Canada

2007· article· en· W2089811232 sur OpenAlexafffundabout
Liisa Peramaki, Michael Stone

Notice bibliographique

RevueHydrology research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensUniversity of WaterlooFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSedimentSedimentationHydrology (agriculture)Structural basinEnvironmental scienceDrainage basinDeposition (geology)Trace metalGeologyTrace elementPhysical geographyGeochemistryMetalGeomorphologyGeographyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many watersheds in northern Canada are experiencing increasing pressures from resource extraction, development and the long-range transport of atmospheric pollutants. This study examines sediment accumulation and the spatial and temporal distribution of trace metals in bottom sediment of down gradient lakes in the headwaters of the Coppermine River basin, Canada. Sediment cores were collected from Lac de Gras, Desteffany Lake, Point Lake and Daring Lake using a plastic lined K–B single-gravity corer. Each core was dated using 210Pb and concentrations of trace metals (As, Cu, Hg, Pb) were determined in core sections. Sedimentation rates ranged from 101 g m−2 yr−1 at Desteffany Lake to 156 g m−2 yr−1 at Daring Lake and are comparable to other northern lakes. Concentrations of As and Cu were significantly higher at Lac de Gras. Metal loading data and enrichment ratios show that concentrations of Pb and Hg are elevated compared to historic background levels. Metal enrichment is from anthropogenic activities and atmospheric inputs. Lake sediment represents a good indicator of state for the Coppermine basin and documents historic trends of metal deposition. However, the indicator has low sensitivity to change and coarse temporal resolution due to low sedimentation rates in northern environments.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,521
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations1
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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