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Enregistrement W2167658601 · doi:10.14430/arctic767

Bioavailable Mercury in Arctic Snow Determined by a Light-emitting <i>mer-lux</i> Bioreporter

2001· article· en· W2167658601 sur OpenAlexfundvenueno aff
Karen J. Scott

Notice bibliographique

RevueARCTIC · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of ManitobaArctic Institute of North America
Mots-clésSunriseSnowSnowmeltArcticEnvironmental scienceMercury (programming language)Atmospheric sciencesOceanographyMeteorologyGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

... The initial objective of this component of my research was to determine the bioavailability of Hg(II) in snow entering the Arctic via long-range atmospheric transport. In addition to samples for bioHg, snow samples were collected for total Hg, Me Hg, and major cation chemistry. Polar sunrise at Barrow is in late January, and the melt period begins in June. Samples were therefore collected before Polar sunrise in January and after Polar sunrise in March, May, and June 2000. BioHg was undetectable in Barrow snow in January, and total Hg concentrations were low. BioHg then increased from 0.22 ng/L (~1% of total Hg) in March to 8.8 ng/L (nearly 13% of the total Hg) in May (Fig. 2). (Rarely have the environmental samples that I have analyzed exceeded 0.5 ng/L.) Our June snow sample was taken just before the intensive snowmelt period began, so the snow was slushy but not melted. BioHg had decreased to 2.9 ng/L, which is still very high for a remote area. Furthermore, this concentration represented over 50% of the total Hg in Barrow snow. Because Barrow has sunlight 24 hours a day during the melt period, melting occurs over a relatively short time. If these concentrations of bioHg are sustained during this period, a very large pulse must be entering the ecosystem in the spring. (We will be examining the melt period more intensively in 2001; see below.) An interesting and unexpected finding was that during Polar sunrise, MeHg also increased to concentrations commonly found in boreal wetlands where it is biotically produced. The mechanism of MeHg formation in the Arctic atmosphere is as yet unknown; however, we hypothesize that it could involve the demethylation of dimethyl mercury (diMeHg) produced biogenically in the ocean....

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,240
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 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

Citations43
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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