Toward an Assessment of the Global Inventory of Present-Day Mercury Releases to Freshwater Environments
Notice bibliographique
Résumé
Aquatic ecosystems are an essential component of the biogeochemical cycle of mercury (Hg), as inorganic Hg can be converted to toxic methylmercury (MeHg) in these environments and reemissions of elemental Hg rival anthropogenic Hg releases on a global scale. Quantification of effluent Hg releases to aquatic systems globally has focused on discharges to the global oceans, rather than contributions to freshwater systems that affect local exposures and risks associated with MeHg. Here we produce a first-estimate of sector-specific, spatially resolved global aquatic Hg discharges to freshwater systems. We compare our release estimates to atmospheric sources that have been quantified elsewhere. By analyzing available quantitative and qualitative information, we estimate that present-day global Hg releases to freshwater environments (rivers and lakes) associated with anthropogenic activities have a lower bound of ~1000 Mg· a-1. Artisanal and small-scale gold mining (ASGM) represents the single largest source, followed by disposal of mercury-containing products and domestic waste water, metal production, and releases from industrial installations such as chlor-alkali plants and oil refineries. In addition to these direct anthropogenic inputs, diffuse inputs from land management activities and remobilization of Hg previously accumulated in terrestrial ecosystems are likely comparable in magnitude. Aquatic discharges of Hg are greatly understudied and further constraining associated data gaps is crucial for reducing the uncertainties in the global biogeochemical Hg budget.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».