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Enregistrement W3088815798 · doi:10.1029/2020wr027951

Mobilization and Transformation of Mercury Across a Dammed Boreal River Are Linked to Carbon Processing and Hydrology

2020· article· en· W3088815798 sur OpenAlexafffundabout
Jérémy De Bonville, Marc Amyot, Paul A. del Giorgio, Alain Tremblay, François Bilodeau, Dominic E. Ponton, Jean‐François Lapierre

Notice bibliographique

RevueWater Resources Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensHydro-QuébecUniversité de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHydro-QuébecCanada Excellence Research Chairs, Government of Canada
Mots-clésEnvironmental scienceMercury (programming language)Hydrology (agriculture)Dissolved organic carbonOrganic matterTotal organic carbonAnoxic watersAquatic ecosystemBorealWatershedCarbon cycleDrainage basinEcosystemEnvironmental chemistryEcologyGeologyOceanographyChemistryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Reservoirs are known to accelerate the mobilization and cycling of mercury and carbon as a result of flooding of terrestrial organic matter, which can lead to environmental concerns at local and broader spatial scales. We explored the covariation of mercury (Hg) and carbon (C) functional pools in natural and recently dammed portions of the aquatic network of the Romaine River watershed in Northern Quebec, Canada, to understand how the fate of these elements varies across systems with contrasting hydrology and environmental conditions. We found that total Hg (THg) concentrations in surface waters were relatively constant along the network, whereas both the concentrations and proportions of MeHg tended to increase in reservoirs compared to surrounding nonflooded systems, and along the cascade of reservoirs. Whereas THg was related to total and terrestrial pools of dissolved organic carbon (DOC), MeHg was weakly related to DOC but strongly linked to surface concentrations of CO2, as well as to concentrations of iron and manganese. The latter are proxies of cumulative organic matter processing within the network, presumably in anoxic portions of shallow bays, deep reservoir waters, and river sediments, as well as in prior seasons (e.g., under ice). Our results suggest that these deep boreal reservoirs acted more as transformation sites for Hg that was already present than as mobilizers of new Hg, and that under ice metabolism plays a role in MeHg production in these systems as we found strong dichotomies in MeHg patterns between spring and summer.

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 enseignants0,451
Score d'incertitude au seuil0,897

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations26
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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