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Enregistrement W4200411436 · doi:10.1073/pnas.2102629118

Substantial accumulation of mercury in the deepest parts of the ocean and implications for the environmental mercury cycle

2021· article· en· W4200411436 sur OpenAlexaff
Мaodian Liu, Wenjie Xiao, Qianru Zhang, Shengliu Yuan, Peter A. Raymond, Jiubin Chen, Junfeng Liu, Shu Tao, Yunping Xu, Xuejun Wang

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMercury (programming language)MethylmercuryBiotaSink (geography)SedimentOceanographyEnvironmental scienceTrenchEnvironmental chemistryGeologyBioaccumulationChemistryEcologyPaleontologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Significance Mercury is a globally ubiquitous pollutant that is harmful to humans and animals. Most mercury entering the environment is released from anthropogenic sources and then stored for some period in soils and water bodies before potentially being remobilized, which greatly facilitates its global distribution. Although the ocean is recognized as the largest ultimate sink of mercury, the distribution and burial of mercury in deep ocean sediments remains largely unknown because of the difficulty in obtaining samples from these ecosystems. This study found that although hadal trenches (the deepest parts of the oceans) occupy a very small portion (<0.5%) of the ocean area, they may receive a large amount of mercury and represent a disproportionately important, previously overlooked sink for mercury.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,336
Score d'incertitude au seuil0,563

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, 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

Citations52
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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