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Enregistrement W2223711942 · doi:10.1073/pnas.1516312113

Observed decrease in atmospheric mercury explained by global decline in anthropogenic emissions

2016· article· en· W2223711942 sur OpenAlexaff
Yanxu Zhang, Daniel Jacob, Hannah M. Horowitz, Long Chen, Helen M. Amos, David P. Krabbenhoft, F. Šlemr, Vincent L. St. Louis, Elsie M. Sunderland

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesU.S. Geological SurveyNational Science Foundation
Mots-clésMercury (programming language)Environmental scienceMethylmercuryAtmospheric emissionsCoalAir pollutionEcosystemMercury pollutionEnvironmental protectionPollutionNatural resource economicsAtmospheric sciencesEnvironmental chemistryGeographyEcologyChemistryEconomicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Observations of elemental mercury (Hg(0)) at sites in North America and Europe show large decreases (∼ 1-2% y(-1)) from 1990 to present. Observations in background northern hemisphere air, including Mauna Loa Observatory (Hawaii) and CARIBIC (Civil Aircraft for the Regular Investigation of the atmosphere Based on an Instrument Container) aircraft flights, show weaker decreases (<1% y(-1)). These decreases are inconsistent with current global emission inventories indicating flat or increasing emissions over that period. However, the inventories have three major flaws: (i) they do not account for the decline in atmospheric release of Hg from commercial products; (ii) they are biased in their estimate of artisanal and small-scale gold mining emissions; and (iii) they do not properly account for the change in Hg(0)/Hg(II) speciation of emissions from coal-fired utilities after implementation of emission controls targeted at SO2 and NOx. We construct an improved global emission inventory for the period 1990 to 2010 accounting for the above factors and find a 20% decrease in total Hg emissions and a 30% decrease in anthropogenic Hg(0) emissions, with much larger decreases in North America and Europe offsetting the effect of increasing emissions in Asia. Implementation of our inventory in a global 3D atmospheric Hg simulation [GEOS-Chem (Goddard Earth Observing System-Chemistry)] coupled to land and ocean reservoirs reproduces the observed large-scale trends in atmospheric Hg(0) concentrations and in Hg(II) wet deposition. The large trends observed in North America and Europe reflect the phase-out of Hg from commercial products as well as the cobenefit from SO2 and NOx emission controls on coal-fired utilities.

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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations374
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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