Glacial Melt Inputs of Organophosphate Ester Flame Retardants to the Largest High Arctic Lake
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Organophosphate esters (OPEs) have been detected in the Arctic environment, but the influence of glacial melt on the environmental behavior of OPEs in recipient Arctic aquatic ecosystems is still unknown. In this study, water samples were collected from Lake Hazen (LH) and its tributaries to investigate the distribution of 14 OPEs in LH and to explore the input of OPEs from glacial rivers to LH and the output of OPEs from LH in 2015 and 2018. Σ14OPE concentrations in water of LH were lower than glacial rivers and its outflow, the Ruggles River. In 2015, a high melt year, we estimated that glacial rivers contributed 7.0 ± 3.2 kg OPEs to LH, compared to a 16.5 ± 0.3 kg OPEs output by the Ruggles River, suggesting that residence time and/or additional inputs via direct wet and dry deposition and permafrost melt likely result in OPE retention in the LH watershed. In 2018, a lower melt year, Σ14OPE concentrations in glacial rivers were much lower, indicating that the rate of glacier melt may govern, in part, the concentrations of OPEs in the tributaries of LH. This study highlights long-range transport of OPEs, their deposition in Arctic glaciers, landscapes, and lakes.
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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 | 0,000 |
| 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 ».