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Enregistrement W4282564724 · doi:10.21203/rs.3.rs-1220763/v1

Mercury in soil, sediment, and lake water in upland headwater catchments in Ireland

2022· preprint· en· W4282564724 sur OpenAlexaff
Sarah A. M. Nelson, Holger Hintelmann, Julian Aherne

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMercury (programming language)SedimentEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Water resource managementGeologyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Mercury concentrations in the atmosphere, surface waters, and soils have increased beyond natural levels as a result of human activities, which poses a risk to human and environmental health. Ireland is situated on the western periphery of Europe, and it is generally assumed that environmental mercury is low but there is limited information on mercury within natural environments. In this study the interlinkages in the concentration of mercury in soils, lake sediment, and lake water were investigated in remote upland acid-sensitive catchments influenced by low deposition of atmospheric mercury. Thirty-one upland lake catchments were sampled for topsoil, lake sediment, and lake water during 2017–2018. Total mercury (THg) concentrations in water (median 5.4 ng/L) and sediment (median 30 ng/g) were low, owing to the remote location of the lakes. In contrast, THg in catchment soil was relatively high for a background region (median: 240 ng/g), which was attributed to the high organic matter content of the soil (median 87%). The results suggest catchment soils are the dominant driver of variation in THg in lake water and sediment in upland regions in Ireland. Further, given that highly organic soils can obscure interlinkages within catchments, this study demonstrated the value of exploring mercury independent of the influence of organic matter, i.e., THg normalized by organic carbon. As global action (such as the Minamata Convention) decreases mercury emissions, legacy soil mercury may become a more important input to aquatic systems than atmospheric deposition, which makes the relationships between terrestrial catchments and their water bodies vital for our understanding of mercury cycling.

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)0,001
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 enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,239

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,320 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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