A 300-Year High-Resolution Greenland Ice Record of Large-Scale Atmospheric Pollution by Arsenic in the Northern Hemisphere
Notice bibliographique
Résumé
We report the first high-resolution record of arsenic (As) observed in Greenland snow and ice for the periods 1711-1970 and 2003-2009 AD. The results show well-defined large-scale atmospheric pollution by this toxic element in the northern hemisphere, beginning as early as the 18th century. The most striking feature is an abrupt, unprecedented enrichment factor (EF) peak in the late 1890s, with an ∼30-fold increase in the mean value above the Holocene natural level. Highly enriched As was evident until the late 1910s; a sharp decline was observed after the First World War, reaching a minimum in the early 1930s during the Great Depression. A subsequent increase lasted until the mid-1950s, before decreasing again. Comparisons between the observed variations and Cu smelting data indicate that Cu smelting in Europe and North America was the likely source of early anthropogenic As in Greenland. Despite a significant reduction of ∼80% in concentration and ∼60% in EF from the 1950s to the 2000s, more than 80% of present-day As in Greenland is of anthropogenic origin, probably due to increasing As emissions from coal combustion in China. This highlights the demand for the implementation of national and international environmental regulations to further reduce As emissions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».