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Enregistrement W4361285127 · doi:10.1007/s13280-023-01855-y

Global change effects on biogeochemical mercury cycling

2023· review· en· W4361285127 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAMBIO · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeNational Institute of Environmental Health SciencesDartmouth CollegeGulf Research ProgramNational Science Foundation
Mots-clésBiogeochemical cycleMercury (programming language)Environmental scienceGlobal changeCyclingBiomeEnvironmental changeEcosystemPermafrostClimate changeEnvironmental chemistryEnvironmental protectionEcologyGeographyChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Past and present anthropogenic mercury (Hg) release to ecosystems causes neurotoxicity and cardiovascular disease in humans with an estimated economic cost of $117 billion USD annually. Humans are primarily exposed to Hg via the consumption of contaminated freshwater and marine fish. The UNEP Minamata Convention on Hg aims to curb Hg release to the environment and is accompanied by global Hg monitoring efforts to track its success. The biogeochemical Hg cycle is a complex cascade of release, dispersal, transformation and bio-uptake processes that link Hg sources to Hg exposure. Global change interacts with the Hg cycle by impacting the physical, biogeochemical and ecological factors that control these processes. In this review we examine how global change such as biome shifts, deforestation, permafrost thaw or ocean stratification will alter Hg cycling and exposure. Based on past declines in Hg release and environmental levels, we expect that future policy impacts should be distinguishable from global change effects at the regional and global scales.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,012

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,271 · 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