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Enregistrement W3026447126 · doi:10.1130/g47295.1

Toxic mercury pulses into late Permian terrestrial and marine environments

2020· article· en· W3026447126 sur OpenAlexaff
Stephen E. Grasby, Xiaojun Liu, Runsheng Yin, Richard E. Ernst, Zhuoheng Chen

Notice bibliographique

RevueGeology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensCarleton UniversityGeological Survey of CanadaNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVolcanoExtinction eventMercury (programming language)Terrestrial ecosystemPermianLarge igneous provinceExtinction (optical mineralogy)GeologyEcosystemEnvironmental scienceAtmosphere (unit)Earth scienceAtmospheric sciencesPaleontologyEcologyMeteorologyBiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Large spikes in mercury (Hg) concentration are observed globally at the latest Permian extinction (LPE) horizon that are thought to be related to enhanced volcanic emissions of the Siberian Traps large igneous province (LIP). While forming an effective chemostratigraphic marker, it remains unclear whether such enhanced volcanic Hg emissions could have generated toxic conditions that contributed to extinction processes. To address this, we examined the nature of enhanced Hg emissions from the Siberian Traps LIP and the potential impact it may have had on global ecosystems during the LPE. Model results for a LIP eruption predict that pulses of Hg emissions to the atmosphere would have been orders of magnitude greater than normal background conditions. When deposited into world environments, this would have generated a series of toxic shocks, each lasting >1000 yr. Such repeated Hg loading events would have had severe impact across marine trophic levels, as well as been toxic to terrestrial plant and animal life. Such high Hg loading rates may help explain the co-occurrence of marine and terrestrial extinctions.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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

Citations97
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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