Quantifying the effects of photoreactive dissolved organic matter on methylmercury photodemethylation rates in freshwaters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The present study examined potential effects of seasonal variations in photoreactive dissolved organic matter (DOM) on methylmercury (MeHg) photodemethylation rates in freshwaters. A series of controlled experiments was carried out using natural and photochemically preconditioned DOM in water collected from 1 lake in June, August, and October. Natural DOM concentrations doubled between June and August (10.2–21.2 mg C L−1) and then remained stable into October (19.4 mg C L−1). Correspondingly, MeHg concentrations peaked in August (0.42 ng L−1), along with absorbances at 350 nm and 254 nm. Up to 70% of MeHg was photodemethylated in the short 48-h irradiation experiments, with June having significantly higher rates than the other sampling months (p < 0.001). Photodemethylation rate constants were not affected by photoreactive DOM, nor were they affected by initial MeHg concentrations (p > 0.10). However, MeHg photodemethylation efficiencies (quantified in moles MeHg lost/moles photon absorbed) were higher in treatments with less photoreactive DOM. Congruently, MeHg photodemethylation efficiencies also decreased over summer by up to 10 times across treatments in association with increased photoreactive DOM, and were negatively correlated with DOM concentration. These results suggest that an important driver of MeHg photodemethylation is the interplay between MeHg and DOM, with greater potential for photodemethylation in freshwaters with more photobleached DOM and lower DOM content. Environ Toxicol Chem 2017;36:1493–1502. © 2016 SETAC
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».