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Enregistrement W4206485598 · doi:10.1139/facets-2021-0093

Why the English–Wabigoon river system is still polluted by mercury 57 years after its contamination

2021· article· en· W4206485598 sur OpenAlexaffvenueabout
John W. M. Rudd, Carol A. Kelly, Patricia Sellers, R. J. Flett, B. E. Townsend

Notice bibliographique

RevueFACETS · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensResearch Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMercury (programming language)Environmental scienceHydrology (agriculture)ContaminationEnvironmental chemistryFloodplainSurface waterEnvironmental engineeringGeologyEcologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Between 1962 and 1969, 10 tonnes of mercury were discharged from a chlor-alkali plant in Dryden, Ontario, to the English–Wabigoon River. Present-day fish mercury concentrations are amongst the highest recorded in Canada. In 2017, the Grassy Narrows Science Team found no evidence of ongoing discharges from the plant site to the river water, even though large quantities of mercury remain at the site. Instead, our data suggest that ongoing erosion of high mercury particles by the river, as it meanders through contaminated floodplains, is responsible for present-day transport of mercury to Clay Lake and to Ball Lake, located 154 km downstream. In Clay Lake, surface sediment total mercury concentrations and inflow water concentrations are still about 15 times above background (86 km downstream), and in Ball Lake mercury concentrations in sediments appeared to be still increasing. The remobilization of legacy inorganic mercury from riverbank erosion between Dryden and Clay Lake stimulates methyl mercury production there, in Clay Lake, and in Ball Lake. The large quantities of methyl mercury produced between Dryden and Clay Lake are mostly dissolved in water and are swept downstream, elevating concentrations in water and biota throughout the system. Several options for remediating the ongoing contamination are discussed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,209
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,212 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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