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Enregistrement W2170742526 · doi:10.1897/06-468r.1

Development of a mercury speciation, fate, and biotic uptake (BIOTRANSPEC) model: Application to Lahontan Reservoir (Nevada, USA)

2007· article· en· W2170742526 sur OpenAlexaff
Nilima Gandhi, Satyendra P. Bhavsar, Miriam L. Diamond, James S. Kuwabara, Mark Marvin‐DiPasquale, David P. Krabbenhoft

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Toxicology and Chemistry · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMercury (programming language)Environmental chemistryMethylmercuryWater columnDissolved organic carbonChemistryParticulatesMERCUREBiotic Ligand ModelSedimentOrganic matterSink (geography)Environmental scienceBioaccumulationGeologyOceanographyAnalytical Chemistry (journal)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A mathematically linked mercury transport, speciation, kinetic, and simple biotic uptake (BIOTRANSPEC) model has been developed. An extension of the metal transport and speciation (TRANSPEC) model, BIOTRANSPEC estimates the fate and biotic uptake of inorganic (Hg(II)), elemental (Hg(0)) and organic (MeHg) forms of mercury and their species in the dissolved, colloidal (e.g., dissolved organic matter [DOM]), and particulate phases of surface aquatic systems. A pseudo-steady state version of the model was used to describe mercury dynamics in Lahontan Reservoir (near Carson City, NV, USA), where internal loading of the historically deposited mercury is remobilized, thereby maintaining elevated water concentrations. The Carson River is the main source of total mercury (THg), of which more than 90% is tightly bound in a gold-silver-mercury amalgam, to the system through loadings in the spring, with negligible input from the atmospheric deposition. The speciation results suggest that aqueous species are dominated by Hg-DOM, Hg(OH)(2), and HgClOH. Sediment-to-water diffusion of MeHg and Hg-DOM accounts for approximately 10% of total loadings to the water column. The water column acts as a net sink for MeHg by reducing its levels through two competitive processes: Uptake by fish, and net MeHg demethylation. Although reservoir sediments produce significant amounts of MeHg (4 g/d), its transport from sediment to water is limited (1.6 g/d), possibly because of its adsorption on metal oxides of iron and manganese at the sediment-water interface. Fish accumulate approximately 45% of the total MeHg mass in the water column, and 9% of total MeHg uptake by fish leaves the system because of fishing. Results from this new model reiterate the previous conclusion that more than 90% of THg input is retained in sediment, which perpetuates elevated water concentrations.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,151

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 GPT0,246
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations25
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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