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Enregistrement W4224238708 · doi:10.3390/ijerph19084454

Ecological Risk Assessment of Trace Metal in Pacific Sector of Arctic Ocean and Bering Strait Surface Sediments

2022· article· en· W4224238708 sur OpenAlexaff
Juan Wang, William A. Gough, Jing Yan, Zhibo Lu

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesState Oceanic AdministrationPolar Research Institute of ChinaChinese Arctic and Antarctic Administration
Mots-clésEnvironmental scienceArcticTrace elementSedimentContaminationTrace metalEnrichment factorThe arcticBaseline (sea)OceanographyEnvironmental chemistryEcologyPhysical geographyGeologyMetalGeographyBiologyChemistryGeomorphologyGeochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The arctic region is a remote area with relatively few anthropogenic inputs, but there is increasing concern over toxic trace metal contamination in the Arctic Ocean. In this study, distribution characteristics of eight trace metals in the surface sediment of the Pacific Sector of the Arctic Ocean and Bering Strait are analyzed. The geochemical baseline value of each metal element is explored using the relative cumulative frequency curve method; the enrichment factor (EF), geo-accumulation index (Igeo) and potential ecological risk index (RI) are applied to assess the ecological risk level of the trace metals. According to the results, Cu, As and Hg had a little more content variation, and their contents in some areas were significantly higher than the previous reports. EF values show an obvious enrichment of element As, followed by Cr element with the moderate enrichment; the enrichment of the other six elements are not related to human activity. The Igeo value shows a moderately contaminated to heavily contaminated level of As and a moderately contaminated level of Cr. According to the potential ecological risk indexes in each site, most sites are at a low ecological risk level except five sites with RI/baseline values exceeding 150 which are at a moderate ecological risk level.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,107

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
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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