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Enregistrement W2149181960 · doi:10.1071/en11156

Trace metal speciation predictions in natural aquatic systems: incorporation of dissolved organic matter (DOM) spectroscopic quality

2012· article· en· W2149181960 sur OpenAlex
Kristin K. Mueller, Stephen Lofts, Claude Fortin, Peter G. C. Campbell

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Chemistry · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensUniversité du QuébecInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDissolved organic carbonGenetic algorithmEnvironmental chemistryTrace metalMetalWater qualityChemistryFulvic acidEnvironmental scienceHumic acidEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Environmental context To assess the risk posed by environmental contaminants such as metals, one needs to be able to identify the key chemical species that prevail in natural waters. One of the recognised stumbling blocks is the need to quantify the influence of heterogeneous dissolved organic matter (DOM). Here we explore the possibility of using the optical signature of DOM to determine its quality, to alleviate the need to make assumptions about its metal-binding properties and to improve the prediction of trace metal species distributions in natural waters. Abstract To calculate metal speciation in natural waters, modellers must choose the proportion of dissolved organic matter (DOM) that is actively involved in metal complexation, defined here as the percentage of active fulvic acid (FA); to be able to estimate this proportion spectroscopically would be very useful. In the present study, we determine the free Cd2+, Cu2+, Ni2+ and Zn2+ concentrations in eight Canadian Shield lakes and compare these measured concentrations to those predicted by the Windermere Humic Aqueous Model (WHAM VI). For seven of the eight lakes, the measured proportions of Cd2+ and Zn2+ fall within the range of values predicted by WHAM; the measured proportion of Cu2+ falls within this range for only half of the lakes sampled, whereas for Ni, WHAM systematically overestimated the proportion of Ni2+. With the aim of ascribing the differences between measured and modelled metal speciation to variations in DOM quality, the percentage of active FA needed to fit modelled and measured free metal concentrations was compared with the lake-to-lake variation in the spectroscopic quality of the DOM, as determined by absorbance and fluorescence measurements. Relationships between the percentage of active FA and DOM quality were apparent for Cd, Cu, Ni and Zn, suggesting the possibility of estimating the percentage of active FA spectroscopically and then using this information to refine model predictions. The relationships for Ni differed markedly from those observed for the other metals, suggesting that the DOM binding sites active in Cd, Cu and Zn complexation are different from those involved in Ni complexation. To our knowledge, this is the first time that such a distinction has been resolved in natural water samples.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,340
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 GPT0,232
Écart entre enseignants0,222 · 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