Mercury accumulation in sediments of Lhù’ààn Mânʼ (Kluane Lake, YT): Response to past hydrological change
Notice bibliographique
Résumé
Northern lakes provide many ecosystem services, including the provision of traditional foods and clean water. These systems are vulnerable to climate-driven changes in hydrology and contaminant accumulation, but the direction and magnitude of projected changes are poorly constrained. One contaminant of concern is mercury; currently, we cannot accurately predict how mercury accumulation in lakes will respond to climate-induced changes, especially in lakes with glacial inflows and complex hydrology. Sediment cores collected from two regions of a glacially fed lake (Lhù’ààn Mân’; Kluane Lake, Yukon, Canada) were analyzed to investigate controls on sediment mercury accumulation in the context of previously described hydrological changes. Differences in catchment contributions drove differences in sediment mercury accumulation between lake regions during the Duke River hydrological period (ca. 750–1650). During the more recent Slims River hydrological period (ca. 1650–2015), mercury accumulation did not differ between regions, and mercury was delivered to the lake primarily via catchment organic matter and carbonate-rich sediments from the largest, glacially derived inflow (Slims River). Recent climate-induced geomorphic change caused loss of the main lake inflow (Slims River) in 2016, making Kluane Lake an ideal system for future investigations of how loss of glacial inflow will affect mercury accumulation in northern lakes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».