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Enregistrement W2887757961 · doi:10.1139/cjfas-2018-0157

Mercury trends and cycling in northern Wisconsin related to atmospheric and hydrologic processes

2018· article· en· W2887757961 sur OpenAlexvenueno aff
Carl J. Watras, D. Grande, Alexander W. Latzka, Lori S. Tate

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceMercury (programming language)Surface waterDissolved organic carbonLittoral zoneCarbon cyclePrecipitationWater cycleBioaccumulationAtmospheric sciencesEnvironmental chemistryClimatologyHydrology (agriculture)OceanographyEcologyChemistryEcosystemGeologyMeteorologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atmospheric deposition is the principal source of mercury (Hg) to remote northern landscapes, but its fate depends on multiple factors and internal feedbacks. Here we document long-term trends and cycles of Hg in the air, precipitation, surface water, and fish of northern Wisconsin that span the past three decades, and we investigate relationships to atmospheric processes and other variables, especially the regional water cycle. Consistent with declining emission inventories, there was evidence of declining trends in these time series, but the time series for Hg in some lakes and most fish were dominated by a near-decadal oscillation that tracked the regional oscillation of water levels. Concentrations of important solutes (SO4, dissolved organic carbon) and the acid–base status of lake water also tracked water levels in ways that cannot be attributed to simple dilution or concentration. The explanatory mechanism is analogous to the “reservoir effect” wherein littoral sediments are periodically exposed and reflooded, altering the internal cycles of sulfur, carbon, and mercury. These climatically driven, near-decadal oscillations confound short or sparse time series and complicate relationships among Hg emissions, deposition, and bioaccumulation.

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 enseignants0,597
Score d'incertitude au seuil0,802

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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