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Enregistrement W2918520948 · doi:10.1002/lno.11135

Algal scavenging of mercury in preindustrial Arctic lakes

2019· article· en· W2918520948 sur OpenAlexafffund
P.M. Outridge, Gary A. Stern, Paul B. Hamilton, Hamed Sanei

Notice bibliographique

RevueLimnology and Oceanography · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensCanadian Museum of NatureUniversity of ManitobaGeological Survey of CanadaNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaArcticNet
Mots-clésScavengingMercury (programming language)ArcticEnvironmental scienceThe arcticEnvironmental chemistryOceanographyAlgaeEcologyChemistryBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The geochemical speciation of total mercury (THg) was examined in pre‐1800 Arctic lake sediments to improve understanding of the factors controlling “natural baseline” THg. Solid‐phase binding forms of THg were determined by sequential extraction of dated cores from three lakes in different ecozones (barren tundra, grassy tundra, and boreal forest). Sediment organic matter (OM) was mostly of algal origin. Mercury was highly concentrated in the sediment OM fraction (OM‐Hg), comprising 60–87% of THg, while OM (as total organic carbon) constituted only 0.6–13% of sediment dry weight (DW). OM‐Hg concentrations were equivalent to 159 ± 13 to 776 ± 215 ng Hg g−1 DW in algal OM and were enriched 2–39 times compared to sediment THg, indicating that even small changes in algal OM inputs could significantly alter THg. OM‐Hg explained 76–96% of the variation in THg concentrations over many centuries. Concentrations of S2 carbon (an algal productivity proxy) and OM‐Hg were significantly correlated in two lakes but not in the boreal forest lake possibly because of OM remineralization in its deep water column. Fluxes of S2 carbon, OM‐Hg, and THg were highly correlated in the barren tundra lake but could not be calculated for the other lakes. The results overall indicate that high algal Hg concentrations due to scavenging of available Hg controlled OM‐Hg flux to sediments, thus driving changes in THg concentrations and fluxes. These findings improve our understanding of the long‐term stability of baseline THg in northern lakes under a changing climate, including in the modern era.

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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,129

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations35
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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