Mercury and methylmercury in aquatic sediment across western North America
Notice bibliographique
Résumé
Large-scale assessments are valuable in identifying primary factors controlling total mercury (THg) and monomethyl mercury (MeHg) concentrations, and distribution in aquatic ecosystems. Bed sediment THg and MeHg concentrations were compiled for >16,000 samples collected from aquatic habitats throughout the West between 1965 and 2013. The influence of aquatic feature type (canals, estuaries, lakes, and streams), and environmental setting (agriculture, forest, open-water, range, wetland, and urban) on THg and MeHg concentrations was examined. THg concentrations were highest in lake (29.3±6.5μgkg(-1)) and canal (28.6±6.9μgkg(-1)) sites, and lowest in stream (20.7±4.6μgkg(-1)) and estuarine (23.6±5.6μgkg(-1)) sites, which was partially a result of differences in grain size related to hydrologic gradients. By environmental setting, open-water (36.8±2.2μgkg(-1)) and forested (32.0±2.7μgkg(-1)) sites generally had the highest THg concentrations, followed by wetland sites (28.9±1.7μgkg(-1)), rangeland (25.5±1.5μgkg(-1)), agriculture (23.4±2.0μgkg(-1)), and urban (22.7±2.1μgkg(-1)) sites. MeHg concentrations also were highest in lakes (0.55±0.05μgkg(-1)) and canals (0.54±0.11μgkg(-1)), but, in contrast to THg, MeHg concentrations were lowest in open-water sites (0.22±0.03μgkg(-1)). The median percent MeHg (relative to THg) for the western region was 0.7%, indicating an overall low methylation efficiency; however, a significant subset of data (n>100) had percentages that represent elevated methylation efficiency (>6%). MeHg concentrations were weakly correlated with THg (r(2)=0.25) across western North America. Overall, these results highlight the large spatial variability in sediment THg and MeHg concentrations throughout western North America and underscore the important roles that landscape and land-use characteristics have on the MeHg cycle.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».