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Enregistrement W2837395462 · doi:10.3390/atmos9070253

Reconstruction of Atmospheric Lead Pollution During the Roman Period Recorded in Belgian Ombrotrophic Peatlands Cores

2018· article· en· W2837395462 sur OpenAlexaff
Mohammed Allan, Daniele L. Pinti, Bassam Ghaleb, Sophie Verheyden, Nadine Mattielli, Nathalie Fagel

Notice bibliographique

RevueAtmosphere · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesUniversitatea "Lucian Blaga" din SibiuFonds De La Recherche Scientifique - FNRS
Mots-clésOmbrotrophicPeatEnvironmental sciencePeriod (music)Lead pollutionPollutionAir pollutionClimatologyAtmospheric pollutionPhysical geographyAtmospheric sciencesBogGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two peat cores from two bogs were used to record changes in the atmospheric Pb accumulation rate (Pb AR) in Belgium during the Roman period. The two records were compared to assess the reliability of peat cores as archives of atmospheric Pb deposition and to establish histories of atmospheric emissions from anthropogenic sources. To address these issues we analyzed Pb concentration and its isotopes, using ICP-MS, LA-ICP-MS and MC-ICP-MS in two peat sections, spanning 1000 years each. Lead concentrations in the two cores range from 0.1 to 60 μg g−1, with the maxima between 15 and 60 μg g−1. The average natural background of Pb AR varies between 0.003 and 0.07 mg m−2 yr−1 and the maximum ranges from 0.7 to 1.2 mg m−2 yr−1 between 50 BC and AD 215. The highest Pb AR exceed the pre-Roman period values by a factor of 17–80. Pb isotopic composition indicates that mining and metallurgical activities were the predominant sources of pollution during the Roman period. The Pb AR and chronologies in the Belgian peat cores are consistent with those reported for other continental archives such as lake sediments, peat and ice cores.

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 enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,208

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations14
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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