Impact of the 2019 typhoons on sediment source contributions and radiocesium concentrations in rivers draining the Fukushima radioactive plume, Japan
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Notice bibliographique
Résumé
The Fukushima nuclear accident in March 2011 generated a 3000 km <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:msup> <mml:mrow/> <mml:mn>2</mml:mn> </mml:msup> </mml:math> plume of soils heavily contaminated with <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:msup> <mml:mrow/> <mml:mn>137</mml:mn> </mml:msup> </mml:math> Cs. Decontamination was completed early in 2019. Typhoon Hagibis was the first extreme event that occurred in the region after decontamination. Its impact on sediment sources and sediment <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:msup> <mml:mrow/> <mml:mn>137</mml:mn> </mml:msup> </mml:math> Cs contamination was investigated through the application of a sediment fingerprinting procedure using spectrocolorimetry and geochemical properties. Sediment deposits ( <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mi>n</mml:mi> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:mn>24</mml:mn> </mml:mrow> </mml:math> ) were collected in the Mano and Niida River catchments after the 2019 typhoons, and their signature was compared to that of potential sources (e.g., cropland, forests, and subsurface; <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mi>n</mml:mi> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:mn>57</mml:mn> </mml:mrow> </mml:math> ). Results demonstrate the dominance of cropland as the main source of sediment (mean: 54%) followed by forests (41%) with much lower contributions of subsurface material (5%). Overall, <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:msup> <mml:mrow/> <mml:mn>137</mml:mn> </mml:msup> </mml:math> Cs concentrations in sediment were on average 84%–93% lower than the levels recorded after the accident in 2011, which demonstrates the effectiveness of cropland decontamination.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle