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Enregistrement W2331283579 · doi:10.1093/rpd/ncu026

On the research needed to better characterise natural radioactivity accumulated in the Arctic by long-range atmospheric transport

2014· editorial· en· W2331283579 sur OpenAlex
J. Chen

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.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueRadiation Protection Dosimetry · 2014
Typeeditorial
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMercury (programming language)ArcticEnvironmental scienceThe arcticPollutantBiotaPollutionEnvironmental protectionAir pollutionEcologyOceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent decades, the Arctic has emerged as a bellwether for the necessity of global environmental protection. Even though far away from major industrial centres that generate pollution, the Arctic receives various pollutants through long-range transport in the atmosphere and oceans. Because there are very limited sources of such pollution in the Arctic, their presence is associated almost entirely with global sources outside the Arctic. The pollutants of industrial or man-made origins from outside of the Arctic are commonly identified as contaminants to the Arctic. Studies on environmental trends of mercury in the air and biota are one of the main subjects of research in the Arctic. Mercury is a global threat to human and environmental health. Most of the mercury studies focus on anthropogenic emissions of mercury and their transport and transformation in the environment. Anthropogenic emissions have been larger than natural emissions since the start of the industrial age about 200 y ago. Artisanal and small-scale gold mining and coal burning for power generation and industrial use are the major sources of anthropogenic mercury emissions to the air. It is estimated that current anthropogenic sources are responsible for ∼30 % of annual emissions of mercury to the air. Another 10 % comes from natural geological sources, and the rest (60 %) is from ‘reemissions’ of previously released mercury that has built up over long periods of time in surface soils and oceans(1). The Arctic is a remote region, far from major human sources of mercury releases. Despite this, a substantial amount of the mercury is carried into the Arctic region via long-range transport by air and water currents from human sources at lower latitudes. Owing to their traditional local diet particularly from the animals at the top of the Arctic's aquatic food chain where inorganic mercury is transformed into the more toxic form of methylmercury, some Arctic peoples receive high dietary exposure to mercury, and this is raising concerns for human health(2). This situation has called for global actions for air pollution controls, more stringent regulations and improvement of technology in major industrial countries, as evidenced by the Minamata Convention on Mercury formally adopted as international law in October 2013. The new treaty aims to further cut mercury emissions and releases and is the first global convention on environment and health. Long-term monitoring of mercury levels in the air at Canadian monitoring sites(3) has demonstrated a clear declining trend in the past 15 y, even given the ever increasing use of coal for power generation and industry, especially in Asia.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,276 · 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