Bioavailable Mercury in Arctic Snow Determined by a Light-emitting <i>mer-lux</i> Bioreporter
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.
Notice bibliographique
Résumé
... 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....
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 découle