Trace mercury migration and human exposure in typical mercury-emission areas by compound-specific stable isotope analysis
Notice bibliographique
Résumé
Anthropogenic mercury (Hg) emissions have increased significantly since the Industrial Revolution, resulting in severe health impacts to humans. The consumptions of fish and rice were primary human methylmercury (MeHg) exposure pathways in Asia. However, the lifecycle from anthropogenic Hg emissions to human MeHg exposure is not fully understood. In this study, a recently developed approach, termed MeHg Compound-Specific Isotope Analysis (CSIA), was employed to track lifecycle of Hg in four typical Hg-emission areas. Distinct Δ199Hg of MeHg and inorganic Hg (IHg) were observed among rice, fish and hair. The Δ199Hg of MeHg averaged at 0.07 ± 0.15 ‰, 0.80 ± 0.55 ‰ and 0.43 ± 0.29 ‰ in rice, fish and hair, respectively, while those of IHg averaged at − 0.08 ± 0.24 ‰, 0.85 ± 0.43 ‰ and − 0.28 ± 0.68 ‰. In paddy ecosystem, Δ199Hg of MeHg in rice showed slightly positive shifts (∼0.2 ‰) from those of IHg, and comparable Δ199Hg of IHg between rice grain and raw/processed materials (coal, Hg ore, gold ore and sphalerite) were observed. Simultaneously, it was proved that IHg in fish muscle was partially derived from in vivo demethylation of MeHg. By a binary model, we estimated the relative contributions of rice consumption to human MeHg exposure to be 84 ± 14 %, 58 ± 26 %, 52 ± 20 % and 34 ± 15 % on average in Hg mining area, gold mining area, zinc smelting area and coal-fired power plant area, respectively, and positive shifts of δ202HgMeHg from fish/rice to human hair occurred during human metabolic processes. Therefore, the CSIA approach can be an effective tool for tracking Hg biogeochemical cycle and human exposure, from which new scientific knowledge can be generated to support Hg pollution control policies and to protect human health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».