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Enregistrement W2953684647 · doi:10.1016/j.envint.2019.104971

Corn (Zea mays L.): A low methylmercury staple cereal source and an important biospheric sink of atmospheric mercury, and health risk assessment

2019· article· en· W2953684647 sur OpenAlexaff
Guangyi Sun, Xinbin Feng, Runsheng Yin, Huifang Zhao, Leiming Zhang, Jonas Sommar, Zhonggen Li, Hua Zhang

Notice bibliographique

RevueEnvironment International · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesK. C. Wong Education FoundationChina Postdoctoral Science FoundationChinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMercury (programming language)MethylmercuryEnvironmental scienceAgronomySink (geography)ContaminationEnvironmental chemistryStaple foodChemistryAgricultureBioaccumulationBiologyEcologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In mercury (Hg) contaminated areas of Asia, human exposure to toxic methyl-Hg (MeHg) through a rice-based diet of locally produced crop may pose a health threat. Alternative cropping system to rice in such areas would be most desirable. In this study, corn, the leading cereal source in the world with large biomass, was demonstrated to accumulate an insignificant amount of MeHg from the soil in its edible portion compared to that in rice, suggesting corn being a very competitive alternative crop. By examining Hg stable isotope composition, Hg in the aerial parts of corn was found to be mostly from the atmosphere. Maize cropping worldwide is estimated to be a discemible sink of atmospheric Hg with approximately 44 Mg Hg accumulated in each growing season on a yearly basis, most of which is from foliar uptake of atmospheric Hg and this amount is comparable to litterfall Hg observed in North America and Europe. It is thus recommended to use corn as a replacement of rice in highly Hg-contaminated areas for remediation of Hg pollution in the food supply.

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 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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,265 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations34
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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