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Enregistrement W2622423187 · doi:10.1139/cjfas-2016-0333

Elevated radioactive contamination from the Fukushima nuclear power plant accident in aquatic biota from a river with a lake in its upper reaches

2017· article· en· W2622423187 sur OpenAlexvenueno aff
Mayumi Yoshimura, Akio Akama

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRadioactive contamination and transfer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSumitomo Foundation
Mots-clésEnvironmental scienceAlgaeContaminationBiotaEnvironmental chemistryNuclear power plantHydrology (agriculture)RadionuclideAquatic ecosystemEcologyBiologyChemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Five years have passed since the Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant (FDNPP) accident occurred. Forests, streams, and lakes remain radioactively contaminated, with slight sign of convergence. The radiocesium concentration of brown trout (Salmo trutta) in Lake Chuzenji (160 km from the FDNPP) still exceeds the Japanese regulatory limit of 100 Bq·kg−1, likely due to elevated contamination in Lake Chuzenji. In this study, the concentration of 134Cs and 137Cs in algae, litter, sand substrate, and aquatic insects in a river originating from Lake Chuzenji (Daiya site) and in a nearby river (Watarase site) from 2013 to 2015 were compared. At the Daiya site, 134Cs and 137Cs concentrations of algae and aquatic insects were high (e.g., 137Cs in algae: 160 Bq·kg−1 at the Watarase site and 320 Bq·kg−1 at the Daiya site) and still increasing in some groups such as Perlodidae and Heptageniidae, though the mean air dose rate (0.05 μSv·h−1) was lower than that at the Watarase site (0.11 μSv·h−1). We attributed this to high flow out of higher 134Cs and 137Cs concentration originating from Lake Chuzenji. Thus, lower reaches fed by contaminated headwaters will likely experience prolonged contamination.

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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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