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Enregistrement W2547106846 · doi:10.1021/acs.est.6b04447

Future Impacts of Hydroelectric Power Development on Methylmercury Exposures of Canadian Indigenous Communities

2016· article· en· W2547106846 sur OpenAlexaboutno aff
Ryan S. D. Calder, Amina T. Schartup, Miling Li, Amelia P. Valberg, Prentiss H. Balcom, Elsie M. Sunderland

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Ocean Sciences
Mots-clésMethylmercuryHydroelectricityIndigenousEnvironmental scienceEnvironmental protectionEnvironmental planningEngineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Developing Canadian hydroelectric resources is a key component of North American plans for meeting future energy demands. Microbial production of the bioaccumulative neurotoxin methylmercury (MeHg) is stimulated in newly flooded soils by degradation of labile organic carbon and associated changes in geochemical conditions. We find all 22 Canadian hydroelectric facilities being considered for near-term development are located within 100 km of indigenous communities. For a facility in Labrador, Canada (Muskrat Falls) with planned completion in 2017, we probabilistically modeled peak MeHg enrichment relative to measured baseline conditions in the river to be impounded, downstream estuary, locally harvested fish, birds and seals, and three Inuit communities. Results show a projected 10-fold increase in riverine MeHg levels and a 2.6-fold increase in estuarine surface waters. MeHg concentrations in locally caught species increase 1.3 to 10-fold depending on time spent foraging in different environments. Mean Inuit MeHg exposure is forecasted to double following flooding and over half of the women of childbearing age and young children in the most northern community are projected to exceed the U.S. EPA's reference dose. Equal or greater aqueous MeHg concentrations relative to Muskrat Falls are forecasted for 11 sites across Canada, suggesting the need for mitigation measures prior to flooding.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations61
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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