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Enregistrement W3183088828 · doi:10.1029/2021jd034981

Using Passive Air Samplers to Quantify Vertical Gaseous Elemental Mercury Concentration Gradients Within a Forest and Above Soil

2021· article· en· W3183088828 sur OpenAlexafffundabout
M. Isabel Quant, Michelle Feigis, Shreya Mistry, Ying Duan Lei, Carl P. J. Mitchell, Ralf M. Staebler, Antonio Di Guardo, Elisa Terzaghi, Frank Wania

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCentre for Global Change Science, University of TorontoNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEnvironmental scienceMercury (programming language)SnowAtmospheric sciencesDeciduousFlux (metallurgy)CanopyContaminationDeposition (geology)Atmosphere (unit)Tree canopyMeteorologyChemistryGeologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Gaseous elemental mercury (GEM), the primary form of mercury (Hg) in the atmosphere, can undergo bidirectional exchange with the Earth's surface, with uptake in growing vegetation constituting the dominant atmospheric deposition process. Whereas direction and magnitude of this exchange can be determined using micrometeorological and chamber techniques, these approaches are complex, costly and labor‐intensive, and often only yield fluxes over relatively short time‐scales at few sites. We demonstrate that an inexpensive and easy‐to‐use passive air sampler can identify and quantify vertical GEM concentration gradients on scales ranging from centimeters to tens of meters over long time periods (up to 1.5 years) and with coarse temporal resolution (monthly to seasonally). Samplers were deployed above clean and contaminated soil and through a deciduous forest canopy at two sites in Southern Ontario. Significant and seasonally variable gradients of GEM concentrations, both increasing and decreasing with height above ground, were observed and can be explained through the influence of factors such as soil contamination, canopy growth, temperature, solar irradiance, and snow cover. At a minimum, the sampler can identify the GEM flux direction, but, when combined with the Modified Bowen Ratio method, can also be used to estimate the evaporative GEM flux from mercury‐contaminated soil. We further demonstrate the application of the approach to contaminated site assessment, using a field in Brescia, Italy, known to contain elevated levels of Hg in soil. By allowing for cost‐effective measurements at multiple sites and over extended time periods, passive sampling complements existing techniques for studying atmosphere‐surface exchange of GEM.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,097

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations17
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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