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Enregistrement W2128077744 · doi:10.1139/f03-075

Relationships between organic matter composition and methyl mercury content of offshore and carbon-rich littoral sediments in an oligotrophic lake

2003· article· en· W2128077744 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Martin J. Kainz, Marc Lucotte, Christopher C. Parrish

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Ocean SciencesNational Research Council Canada
Mots-clésLittoral zoneMercury (programming language)Environmental chemistryOrganic matterSedimentDry weightChemistryTotal organic carbonSulfateGeologyOceanographyBiologyBotanyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Relationships between organic matter (OM) compounds and methyl mercury concentrations ([MeHg]) have been examined in littoral and offshore sediments of Lake Lusignan (Québec). The highest [MeHg] were generally found at the sediment–water interface with exceptionally high concentrations at littoral sites (5.8 ± 1.3 ng·g dry weight –1 ), which were four times more elevated than at offshore sites (1.6 ± 0.77 ng·g dry weight –1 ). Source-specific fatty acid (FA) biomarkers identified that littoral sediments contained more than twice as much terrestrial and bacterial OM compounds than offshore sediments, whereas the amount of labile algal OM was three times higher at littoral sites. Results indicate that [MeHg] were higher in the presence of labile OM substrates, and the amount of terrestrial OM compounds could not predict [MeHg]. Correlations between [MeHg] and FA of Desulfovibrio desulfuricans (a sulfate-reducing bacterium producing MeHg) could significantly account for 36% of [MeHg] at offshore sites; however, no significant relationships were found at littoral sites. This study illustrates that the microbial dynamics involved in producing and degrading MeHg in lacustrine sediments are complex and cannot be predicted solely by the quantification of FA biomarkers in D. desulfuricans or by biomarkers in the OM itself.

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)0,001
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,957

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations58
Publié2003
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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