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Enregistrement W4232845836 · doi:10.1139/f99-265

Total mercury in the water and sediments of St. Lawrence River wetlands compared with inland wetlands of Temagami - North Bay and Muskoka-Haliburton

2000· article· en· W4232845836 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Elizabeth S. Thompson-Roberts, Frances R. Pick

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWetlandMarshBayMercury (programming language)Environmental scienceOrganic matterHydrology (agriculture)SedimentWater qualityBioaccumulationSurface waterAlkalinityEnvironmental chemistryEcologyOceanographyGeologyChemistryEnvironmental engineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The concentration of total Hg was compared among 45 wetlands in three regions of Ontario. Twenty-two of these wetlands were located in the Muskoka-Haliburton Highlands and Temagami - North Bay regions and included bogs, fens, and marshes. Twenty-three were riverine marshes along the St. Lawrence River, near Cornwall, a Great Lakes area of concern, where Hg has been released through industrial activity. Overall, significant but weak negative relationships were found between pH and alkalinity of the surface waters and total water Hg concentrations (r2 = 0.28-0.30, p < 0.001). A significant positive relationship was found between dissolved organic C and total water Hg (r2 = 0.30). On average, St. Lawrence wetlands had lower total water Hg when compared with the inland wetlands. While a strong positive relationship was found between sediment organic matter and total sediment Hg concentrations (p < 0.001), the relationship was significantly different between the St. Lawrence and inland wetlands. In general, the St. Lawrence wetlands, despite the proximity to point sources of Hg, actually had lower sediment Hg, likely because of the lower organic matter. However, the St. Lawrence wetlands had twice the amount of Hg per unit of organic matter; the consequences of this difference for methyl mercury production and bioaccumulation need to be addressed.

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 enseignants0,317
Score d'incertitude au seuil0,638

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations6
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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