Mercury Temporal Trends in Top Predator Fish of the Laurentian Great Lakes from 2004 to 2015: Are Concentrations Still Decreasing?
Notice bibliographique
Résumé
Mercury (Hg) concentration trends in top predator fish (lake trout and walleye) of the Great Lakes (GL) from 2004 to 2015 were determined by Kendall-Theil robust regression with a cluster-based age normalization method to control for the effect of changes in lake trophic status. When data from the GLs (except Lake Erie) are combined, a significant decreasing trend in the lake trout Hg concentrations was found between 2004 and 2015 with an annual decrease of 4.1% per year, consistent with the decline in regional atmospheric Hg emissions and water Hg concentrations. However, a breakpoint was detected with a significant decreasing slope (-8.1% per year) before the breakpoint (2010), and no trend after the breakpoint. When the lakes are examined individually, Lakes Superior and Huron, which are dominated by atmospheric Hg inputs and are more likely than the lower lakes to respond to declining emissions from areas surrounding the GL, have significant decreasing trends with rates between 5.2 and 7.8% per year from 2004 to 2015. These declining trends appear to be driven by decreasing regional atmospheric Hg emissions although they may be partly counterbalanced by other factors, including increasing local emissions, food web changes, eutrophication, and responses to global climate change. Lakes Michigan, Erie and Ontario may have been more impacted by these other factors and their trends changed from decreasing to non-decreasing or increasing in recent years.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».