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Enregistrement W3174578186 · doi:10.3390/w13131845

Determining the Regional Geochemical Background for Dissolved Trace Metals and Metalloids in Stream Waters: Protocol, Results and Limitations—The Upper Loire River Basin (France)

2021· article· en· W3174578186 sur OpenAlexaff
Nathalie Gassama, Florence Curie, Pierre Vanhooydonck, Xavier Bourrain, David Wîdory

Notice bibliographique

RevueWater · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesAgence de l'eau Loire-Bretagne
Mots-clésWatershedLithologySedimentEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Trace metalDrainage basinTopsoilMetalloidSpring (device)Leaching (pedology)Trace elementStructural basinGeologyEnvironmental chemistryGeochemistryMetalSoil waterSoil scienceChemistryGeographyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To avoid the improper disqualification of a watershed for which the water–rock interaction (WRI) may produce trace element concentrations exceeding established guidelines, it is of the utmost importance to properly establish natural geochemical backgrounds. Using the example of the crystalline Upper Loire River Basin, we are proposing a methodology based on the selection and chemical characterization of water and sediment samples from 10 monolithologic watersheds supposedly lowly impacted by anthropogenic inputs. We collected water samples from each watershed’s spring down to its outlet and measured dissolved major, minor and selected trace elements (Al, As, Ba, Cd, Co, Cr, Cs, Cu, La, Ni, Pb, U, V and Zn) at low- and high-water stages. Results show that the chemical signature of the stream waters is controlled by mineral weatherability rather than by the available rock stock. As a result, the variability in dissolved metal concentrations between the principal lithologies is similar to that observed within each of them. While some elements mostly result from WRI, others clearly identify high inputs from topsoil leaching. Comparison with published data evidences the need to subdivide studied watersheds into distinct sectors, according to the distance from the spring, in order to define reliable natural backgrounds.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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