Spring Melt and the Redistribution of Organochlorine Pesticides in the Sea-Ice Environment: A Comparative Study between Arctic and Antarctic Regions
Notice bibliographique
Résumé
Complementary sampling of air, snow, sea-ice, and seawater for a range of organochlorine pesticides (OCPs) was undertaken through the early stages of respective spring sea-ice melting at coastal sites in northeast Greenland and eastern Antarctica to investigate OCP concentrations and redistribution during this time. Mean concentrations in seawater, sea-ice and snow were generally greater at the Arctic site. For example, α-HCH was found to have the largest concentrations of all analytes in Arctic seawater and sea-ice meltwater samples (224–253 and 34.7–48.2 pg·L –1 respectively compared to 1.0–1.3 and <0.63 pg·L –1 respectively for Antarctic samples). Differences in atmospheric samples were generally not as pronounced however. Findings suggest that sea-ice OCP burdens originate from both snow and seawater. The distribution profile between seawater and sea-ice showed a compound-dependency for Arctic samples not evident with those from the Antarctic, possibly due to full submersion of sea-ice at the former. Seasonal sea-ice melt processes may alter the exchange rates of selected OCPs between air and seawater, but are not expected to reverse their direction, which fugacity modeling indicates is volatilisation in the Arctic and net deposition in the Antarctic. These predictions are consistent with the limited current observations.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».