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Enregistrement W2782953094 · doi:10.1039/c7em00486a

Mercury methylation in stormwater retention ponds at different stages in the management lifecycle

2018· article· en· W2782953094 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science Processes & Impacts · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of TorontoToronto Public Health
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMercury (programming language)StormwaterEnvironmental scienceStormwater managementEnvironmental chemistryMethylmercurySurface runoffEcologyChemistryBiologyComputer scienceBioaccumulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stormwater retention ponds effectively manage erosion, flooding, and pollutant loadings, but are also sources of methylmercury (MeHg), a bioaccumulative neurotoxin which is produced by anaerobic aquatic microorganisms. Stormwater retention ponds have a 10-15 year working life, after which they are dredged and reflooded. In this study, we related MeHg biogeochemistry to the different stages of the management lifecycle. In a new, a dredged, and a mature stormwater retention pond, we measured MeHg and inorganic mercury (IHg) concentrations, and the potential for MeHg formation (Kmeth), during the early summer, peak summer, and fall of 2013. In our study sites, MeHg concentrations appear to be driven by mercury (Hg) methylation, indicated by significant correlations between Kmeth values and MeHg concentrations and the percent of Hg present as MeHg. Relationships between Hg variables and ancillary biogeochemistry suggest that Hg methylation is carried out by sulfate reducing bacteria, but that the process is modulated by the supply of IHg substrate, sediment total and labile organic carbon, and possibly competition with nitrate reducers. Wetlands at different points in the management lifecycle differ in terms of their MeHg biogeochemistry. The organic matter-poor new wetland had low MeHg production (mean Kmeth 0.014 per day) and sediment concentrations (mean 0.015 ng g-1), while the mature wetland both produced and accumulated MeHg about five times more actively. Methylmercury production capacity was only temporarily reduced in the reflooded sediments of the dredged wetland, which experienced rapid increases in Kmeth values from low (mean 0.015 per day) immediately after dredging, to values similar to those in the mature wetland after five months. This pattern may have been related to recolonization of the sediments with mercury methylators or increased microbial activities in response to the addition of fresh organic matter. Additional studies should focus on the applicability of these patterns to stormwater retention ponds in other areas, and particularly investigate the effects of stormwater pond dredging on their microbial ecology and MeHg biogeochemistry.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,227
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 GPT0,265
Écart entre enseignants0,249 · 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