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Enregistrement W3126593038 · doi:10.1002/etc.5009

Nearshore Sedimentary Mercury Concentrations Reflect Legacy Point Sources and Variable Sedimentation Patterns Under a Natural Recovery Strategy

2021· article· en· W3126593038 sur OpenAlexaffabout
Katherine E. Moir, Matthew J.S. Windle, Brian F. Cumming, Jeffrey J. Ridal

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Toxicology and Chemistry · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensSt. Lawrence River Institute of Environmental SciencesQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMercury (programming language)SedimentationSedimentEnvironmental scienceContaminationSedimentary rockEnvironmental remediationShoreEcosystemHydrology (agriculture)GeologyOceanographyEcologyGeochemistryGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The St. Lawrence River at Cornwall, Ontario, Canada, received substantial inputs of mercury from local, shoreline-based industries through much of the 20th century. Although emission controls were implemented in the late 20th century to reduce the influx of mercury and other metals entering the river, legacy contamination of riverine sediments continues to be a concern. Monitored natural recovery was prescribed in 2005 to remediate contaminated sediments; however, few surveys have been undertaken to examine its effectiveness on shallow, nearshore sediments in contaminated areas. Surface sediments were collected at shallow, nearshore sites in contaminated zones and upstream reference areas to evaluate the current state of sedimentary contamination of mercury and other metals. A Getis–Ord Gi* “hot spot” analysis was employed to assess the spatial distribution of contaminants. In addition, 3 sediment cores were collected from contaminated zones and dated using radioisotopes (210Pb) to assess sedimentation patterns over time. Results indicated that surface sediments from contaminated zones remained elevated in mercury relative to reference sites but spatial distribution of contaminants was highly heterogeneous. Dated sediment cores suggested that sedimentation was not occurring consistently across all areas; variable sedimentation and resuspension patterns over small spatial scales were likely factors driving heterogeneous sedimentary contamination. Such patterns complicate remediation strategies because unburied sediments may serve as continuing sources of contaminants to the ecosystem. Environ Toxicol Chem 2021;40:1788–1799. © 2021 SETAC

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 enseignants0,450
Score d'incertitude au seuil0,894

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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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