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Enregistrement W2155550798 · doi:10.1039/c4em00127c

Inferring sources for mercury to inland lakes using sediment chronologies of polycyclic aromatic hydrocarbons

2014· article· en· W2155550798 sur OpenAlexafffund
Matthew J. Parsons, David T. Long, John P. Giesy, Kurunthachalam Kannan

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science Processes & Impacts · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNanjing UniversityState Administration of Foreign Experts AffairsChinese Academy of SciencesCanada Research ChairsState Key Laboratory in Marine Pollution
Mots-clésMercury (programming language)SedimentEnvironmental scienceEnvironmental chemistryGeologyChemistryGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sediment chronologies from inland lakes suggest the influence of local to sub-regional scale sources for mercury (Hg). However, apportionment of sources for Hg using sediment chronologies is difficult due to the mixing of sources and pathways. Mercury and polycyclic aromatic hydrocarbons (PAH) often share common sources and pathways into the environment. Thus, chronologies of PAHs in dated cores of sediments might be a useful tool to infer sources of Hg. Sediment cores from seven inland lakes of Michigan were collected for measurement of PAHs and Hg and dated by use of (210)Pb. PAH concentrations and ratios of kinetic and thermodynamic PAH compounds were used to infer sources of Hg. Ratios indicate the existence of modern combustion sources to each lake and historic combustion sources to lakes near cement kilns and an iron foundry. Coal combustion sources were identified for two lakes near urban centers. Whereas a petroleum combustion source was identified for a lake that has a coal fired power plant along its shoreline. These results have implications for the cycling of Hg on local to regional scales.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,252 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations9
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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