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Enregistrement W3162830774 · doi:10.5194/egusphere-egu21-8795

Deposition  of plutonium isotopes in glacial environments in the Northern and Southern Hemispheres

2021· article· en· W3162830774 sur OpenAlexaff
Edyta Łokas, Giovanni Baccolo, Caroline Clason, Przemysław Wachniew, Nozomu Takeuchi, Krzysztof Zawierucha, Dylan Beard, Roberto Ambrosini, Francesca Pittino, Andrea Franzetti, Philip N. Owens, Ewa Poniecka, William Blake, M. Nastasi, Jakub Buda

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePolar Research and Ecology
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlacierBiotaRadionuclideDeposition (geology)Glacial periodIsotopeEnvironmental chemistryGeologyEnvironmental scienceOceanographyEarth sciencePhysical geographyGeochemistryEcologyChemistrySedimentGeographyPaleontologyBiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glaciers are temporary repositories for radionuclides and other airborne contaminants (eg. heavy metals). Retreat of glaciers results in the release of these contaminants to downstream ecosystems where they can be accumulated by biota, with further consequences along the trophic chain. Fallout radionuclides, and especially Pu released from nuclear weapons testing and nuclear accidents, concentrates on glacier surfaces in cryoconite granules. These aggregates of mineral and organic components are associated with biological consortia composed of archaea, algae, cyanobacteria, fungi and heterotrophic bacteria (Cook et al., 2016). Cryoconite is also responsible for local decrease ice albedo and is responsible for formation of water-filled holes. Contaminants are effectively trapped in cryoconite granules for long periods (up to decades) due to the “sticky” nature of the material. Cryoconite can thus be useful in monitoring of radionuclide deposition on glaciers (Łokas et al., 2019; Giovanni et al., 2020). Our collective research reveals widespread incidence of Pu isotopes in cryoconite across multiple sites on both hemispheres, including Svalbard, Sweden, Norway, Iceland, Greenland, British Columbia, Alaska, the European Alps, the Caucasus, Siberia, Tien Shan, Altai, South America and Antarctica. The levels of plutonium isotopes (238,239,240Pu) found in cryoconite at these sites are orders of magnitude higher than those detected in non-glaciated environments, raising important questions around the role of glaciers, and specifically cryoconite, in concentrating levels of Pu isotopes above those found in the surrounding environment. The activity ratios of 238Pu/239+240Pu show that the plutonium-related radioactivity of cryoconite from the Northern hemisphere is compatible with the worldwide signal from the global radioactive fallout (0.025) but in some samples from Svalbard higher activity ratios are associated with an additional source of pure 238Pu, pointing to an influence of the SNAP-9A satellite burn up in the atmosphere occurred in 1964. Also activity ratios from South America and Antarctica are consistent with the global radioactive fallout ratio (including SNAP 9 re-entry) in the southern hemisphere (0.14), with an exception concerning cryoconite from the Exploradores Glacier (Chilean Patagonia, ratio 0.35). There are no known nuclear test sites near this glacier which could explain this anomalous value. However, there is also no information about the atmospheric re-entry of the automatic Interplanetary Station “Mars’96” which was launched on 16 November 1996. It fell off the coast of Chile near the border with Bolivia and was not found so far. There were considerable quantities of 238Pu on board of the station, with a total activity of 174 TBq (IAEA, 2001). We hypothesize that this event could explain the anomaly observed at Exploradores Glacier, confirming the unmatched potential of cryoconite to study environmental radioactivity in glacial contexts. Acknowledgements This study was supported by the National Science Center grant no. NCN 2018/31/B/ST10/03057. References Cook et al., 2016. Progress in Physical Geography, 40(1), 66-111. Giovanni et al., 2020. CATENA, 191, 104577. IAEA, 2001. International Atomic Energy Agency IAEA, Vienna). Łokas et al., 2019. The Cryosphere, 13(7), 2075-2086.

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 enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,164

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,228
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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