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Enregistrement W2126689975 · doi:10.4319/lo.2001.46.3.0623

Fluxes of methylmercury to the water column of a drainage lake: The relative importance of internal and external sources

2001· article· en· W2126689975 sur OpenAlexafffund
Patricia Sellers, Carol A. Kelly, John W. M. Rudd

Notice bibliographique

RevueLimnology and Oceanography · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesUniversity of Manitoba
Mots-clésMethylmercuryWater columnEnvironmental scienceHydrology (agriculture)WetlandHypolimnionWater balanceSurface waterSurface runoffDrainageDrainage basinInflowEutrophicationEnvironmental chemistryGeologyEcologyOceanographyChemistryNutrientBioaccumulationEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We studied fluxes of methylmercury (MeHg) through a Precambrian Shield lake using a mass balance approach. The primary goal of the study was to determine the importance of various sources of MeHg to the water column of the lake. The relative importance of all sources was: in‐lake production >>> inflow from a brown‐water lake with riparian wetlands >>> wet deposition > inflow from an upstream oligotrophic lake > direct inflow from uplands surrounding the lake. MeHg accumulated in the hypolimnion of Lake 240 when oxygen was present. Water‐column sinks for MeHg included photodegradation of MeHg, which was about 3.5 times greater than the loss of MeHg through outflow. At present, there are few studies available on mass balance fluxes of MeHg in lakes, and this is the first study that includes losses of MeHg by photodegradation. The inclusion of photodegradation in this study results in a clear demonstration that in‐lake production of MeHg is very important. In drainage lakes, the relative importance of in‐lake production versus inflow of MeHg from wetlands will vary according to the extent of wetlands in the drainage basin, as well as the volume of precipitation, which produces runoff and transports MeHg from wetlands to downstream lakes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,424

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,226 · 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.

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

Citations118
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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