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A Synthesis of Progress and Uncertainties in Attributing the Sources of Mercury in Deposition

2007· review· en· W2175447978 sur OpenAlex

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.

Notice bibliographique

RevueAMBIO · 2007
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensFrontier Geosciences (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttributionMercury (programming language)International Temperature Scale of 1990Environmental scienceOperations researchEnvironmental ethicsEnvironmental resource managementComputer scienceEngineeringMathematicsPsychologyStatisticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A panel of international experts was convened in Madison, Wisconsin, in 2005, as part of the 8th International Conference on Mercury as a Global Pollutant. Our charge was to address the state of science pertinent to source attribution, specifically our key question was: "For a given location, can we ascertain with confidence the relative contributions of local, regional, and global sources, and of natural versus anthropogenic emissions to mercury deposition?" The panel synthesized new research pertinent to this question published over the past decade, with emphasis on four major research topics: long-term anthropogenic change, current emission and deposition trends, chemical transformations and cycling, and modeling and uncertainty. Within each topic, the panel drew a series of conclusions, which are presented in this paper. These conclusions led us to concur that the answer to our question is a "qualified yes," with the qualification being dependent upon the level of uncertainty one is willing to accept. We agreed that the uncertainty is strongly dependent upon scale and that our question as stated is answerable with greater confidence both very near and very far from major point sources, assuming that the "global pool" is a recognizable "source." Many regions of interest from an ecosystem-exposure standpoint lie in between, where source attribution carries the greatest degree of uncertainty.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,964
Score d'incertitude au seuil0,297

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,282 · 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