Peer Review #2 of "Anthropocene geochemistry of metals in sediment cores from the Laurentian Great Lakes (v0.1)"
Notice bibliographique
Résumé
Geochemical analyses applied to lake sedimentary records can reveal the history of pollution by metals and the effects of remedial efforts.Lakes provide ideal environments for geochemical studies because they have steady deposition of fine grained material suitable for fixation of pollutants.The Laurentian Great Lakes are the most studied system in this field, and they have well-preserved chronological profiles.To date, this important system has been considered in parts for inorganic geochemistry, hampering basin-wide conclusions regarding metal contamination.We filled spatial and temporal gaps in a comprehensive geochemical analysis of 11 sediment cores collected from all five Great Lakes.Hierarchical cluster analysis of all Great Lakes samples divided the metal analytes into five functional groups: (1) carbonate elements; (2) metals and oxides with diverse natural sources, including a subgroup of analytes known to be anthropogenically enriched (Cd, Pb, Sn, Zn, and Sb); (3) common crustal elements; (4) metals related to coal and nuclear power generation; and (5) all of the co-occurring rare earth elements.Two contamination indices (I geo and EF) applied to sedimentary metals indicated that Na, Co, Mn, Cd, Pb, Ta, and Cu were each, at some point during the Anthropocene, the most enriched metal pollutants in Great Lakes sediments.Land uses correlated with the metal analytes, such as increases in contaminant metals with the rise in catchment population and increases in carbonate elements (e.g.Ca) with agriculture.Certain contamination trends were observed basin-wide, such as for the atmospheric pollutant Pb, which followed a rise associated with fossil fuel combustion and a decline following the ban of leaded gasoline.Other trends were lake-specific, such as recent high concentrations of Na in Lake Superior, likely due to road salt applications, and a late-20 th -century peak in Ca associated with algal whiting events in Lake Ontario.Some metals exceeded guidelines for sediment quality, in some cases prior to European settlement of the basin, indicating that a paleolimnological context is important for appropriate management of sediment contamination.The Great Lakes are sensitive to environmental changes such as pollution by metals, and it is clear that while there has been remedial success, results from the uppermost intervals of cores indicate ongoing problems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,319 | 0,164 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».