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Enregistrement W2412888902 · doi:10.1021/acs.est.5b01995

Soil–Air Mercury Flux near a Large Industrial Emission Source before and after Closure (Flin Flon, Manitoba, Canada)

2015· article· en· W2412888902 sur OpenAlexafffundabout
Chris S. Eckley, Pierrette Blanchard, Daniel McLennan, Rachel Mintz, Mark Sekela

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesEnvironment Canada
Mots-clésMercury (programming language)Environmental scienceFlux (metallurgy)Environmental engineeringMaterials scienceMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prior to its closure, the base-metal smelter in Flin Flon, Manitoba, Canada was one of the North America's largest mercury (Hg) emission sources. Our project objective was to understand the exchange of Hg between the soil and the air before and after the smelter closure. Field and laboratory Hg flux measurements were conducted to identify the controlling variables and used for spatial and temporal scaling. Study results showed that deposition from the smelter resulted in the surrounding soil being enriched in Hg (up to 99 μg g(-1)) as well as other metals. During the period of smelter operation, air concentrations were elevated (30 ± 19 ng m(-3)), and the soil was a net Hg sink (daily flux: -3.8 ng m(-2) h(-1)). Following the smelter closure, air Hg(0) concentrations were reduced, and the soils had large emissions (daily flux: 108 ng m(-2) h(-1)). The annual scaling of soil Hg emissions following the smelter closure indicated that the landscape impacted by smelter deposition emitted or re-emitted almost 100 kg per year. Elevated soil Hg concentrations and emissions are predicted to continue for hundreds of years before background concentrations are re-established. Overall, the results indicate that legacy Hg deposition will continue to cycle in the environment long after point-source reductions.

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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations60
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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