Ombrotrophic peatlands: natural, holistic, integrated, long-term monitoring systems for atmospheric deposition of environmental contaminants to terrestrial and aquatic ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Sphagnum moss and age-dated peat cores from bogs have long been used to study contemporary and past atmospheric deposition of trace elements (TEs). However, other components of bog ecosystems represent additional scientific opportunities. Snowpack sampling, for example, represents a chance to study winter deposition while providing the perfect matrix for ICP-MS analyses of TEs. The berries that grow in bogs, including blueberry (Vaccinium myrtilloides), cloudberry (Rubus chaemomorus), cranberry (Vaccinium oxycoccus) and lingonberry (Vaccinium vitisidaea), provide insight into the bioavailability of micronutrients (and contaminants) at the surface of the bog, as well as an index of dust deposition onto the fruits themselves. Labrador Tea (Rhododendron groenlandicum) provides similar information, but with greater relevance for Indigenous Peoples, as this is an important medicinal plant for them, along with the Pitcher Plant (Sarracenia purpurea). The acidic, organic-rich waters which represent > 90 % of the mass of these ecosystems, presents an even greater opportunity: the chance to quantify the extent to which aerosols and dusts dissolve, subsequent to deposition from the air. In this study, we present data for TEs in all of these media, with a view to exploring the broader potential of ombrotrophic peatlands as natural, holistic, integrated, long-term monitoring systems. The approach presented here not only addresses our need for information regarding atmospheric deposition of environmental contaminants to terrestrial ecoystems, but also insight into their release, or potential release, to downstream aquatic ecosystems.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».