Use and Legacy of Mercury in the Andes
Notice bibliographique
Résumé
Both cinnabar (HgS) and metallic mercury (Hg(0)) were important resources throughout Andean prehistory. Cinnabar was used for millennia to make vermillion, a red pigment that was highly valued in pre-Hispanic Peru; metallic Hg(0) has been used since the mid-16th century to conduct mercury amalgamation, an efficient process of extracting precious metals from ores. However, little is known about which cinnabar deposits were exploited by pre-Hispanic cultures, and the environmental consequences of Hg mining and amalgamation remain enigmatic. Here we use Hg isotopes to source archeological cinnabar and to fingerprint Hg pollution preserved in lake sediment cores from Peru and the Galápagos Islands. Both pre-Inca (pre-1400 AD) and Colonial (1532-1821 AD) archeological artifacts contain cinnabar that matches isotopically with cinnabar ores from Huancavelica, Peru, the largest cinnabar-bearing district in Central and South America. In contrast, the Inca (1400-1532 AD) artifacts sampled are characterized by a unique Hg isotopic composition. In addition, preindustrial (i.e., pre-1900 AD) Hg pollution preserved in lake sediments matches closely the isotopic composition of cinnabar from the Peruvian Andes. Industrial-era Hg pollution, in contrast, is distinct isotopically from preindustrial emissions, suggesting that pre- and postindustrial Hg emissions may be distinguished isotopically in lake sediment cores.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».