Modeling of temporal patterns and sources of atmospherically transported and deposited pesticides in ecosystems of concern: A case study of toxaphene in the Great Lakes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pesticides have adverse effects on human health and the environment and can be transported through the atmosphere from application sites and deposited to sensitive ecosystems. This study applies a comprehensive multimedia regional pesticide fate and chemical transport modeling system that we developed to investigate the atmospheric transport and deposition of toxaphene to the Great Lakes. Simulated results predict a significant amount of toxaphene (~350 kg) being transported through the atmosphere and deposited into the Great Lakes in the simulation year. Results also show that U.S. residues and global background are major sources to toxaphene deposition into the Great Lakes and atmospheric concentrations in the region. While the U.S. residues are the dominant source in warm months, the background dominates during winter months. In addition, different sources have different influences on the individual Great Lakes due to their proximity and relative geographical positions to the sources; U.S. residues are the dominant source to Lakes Ontario, Erie, Huron, and Michigan, but they are a much less important source to Lake Superior. These results shed light on the mystery that observed toxaphene concentrations in Great Lakes' lake trout and smelt declined between 1982 and 1992 in four of the Great Lakes except Lake Superior. While monthly total depositions to Lakes Ontario, Erie, Huron, and Michigan have clear seasonal variability with much greater values in April, May, and June, monthly total depositions to Lake Superior are more uniformly distributed over the year with comparatively greater levels in cold months.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».