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Enregistrement W2289551600 · doi:10.1021/acs.est.5b04921

Photodemethylation of Methylmercury in Eastern Canadian Arctic Thaw Pond and Lake Ecosystems

2016· article· en· W2289551600 sur OpenAlexafffundabout
Catherine Girard, Maxime Leclerc, Marc Amyot

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensUniversité de MontréalCenter for Northern Studies
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesAboriginal Affairs and Northern Development CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésMethylmercuryEcosystemEnvironmental chemistryArcticDissolved organic carbonEnvironmental sciencePermafrostThermokarstAquatic ecosystemLake ecosystemOrganic matterEcologyChemistryBioaccumulationBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Permafrost thaw ponds of the warming Eastern Canadian Arctic are major landscape constituents and often display high levels of methylmercury (MeHg). We examined photodegradation potentials in high-dissolved organic matter (DOC) thaw ponds on Bylot Island (BYL) and a low-DOC oligotrophic lake on Cornwallis Island (Char Lake). In BYL, the ambient MeHg photodemethylation (PD) rate over 48 h of solar exposure was 6.1 × 10(-3) m(2) E(-1), and the rate in MeHg amended samples was 9.3 × 10(-3) m(2) E(-1). In contrast, in low-DOC Char Lake, PD was only observed in the first 12 h, which suggests that PD may not be an important loss process in polar desert lakes. Thioglycolic acid addition slowed PD, while glutathione and chlorides did not impact northern PD rates. During an ecosystem-wide experiment conducted in a covered BYL pond, there was neither net MeHg increase in the dark nor loss attributable to PD following re-exposure to sunlight. We propose that high-DOC Arctic thaw ponds are more prone to MeHg PD than nearby oligotrophic lakes, likely through photoproduction of reactive species rather than via thiol complexation. However, at the ecosystem level, these ponds, which are widespread through the Arctic, remain likely sources of MeHg for neighboring systems.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,306

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations39
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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