Peat fires and the unknown risk of legacy metal and metalloid pollution
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. Peatlands have persisted for millennia, acting as\nglobally-important sinks of atmospheric carbon\ndioxide (Yu 2012) and regionally-important role\nsinks of pollutants, such as lead, arsenic, or mercury (toxic metals and metalloids, TMMs) (Bindler\n2006). The role peatlands play in atmospheric carbon sequestration often overshadows their role in\nstoring pollutants despite, for example, peat mercury\naccumulation rates increasing 60–130× relative to\npre-industrial rates (Bindler 2006). Peatlands sustain\ntheir carbon and TMM sink persistence through a\nsuite of ecohydrological feedbacks and plant traits\n(Souter and Watmough 2016, McCarter et al 2020).\nHowever, the interaction of climate change, land-use\nchange and wildfire are testing peatland resilience\n(Wilkinson et al 2023), potentially placing their longterm stores of recent and legacy carbon and TMMs\non the edge of catastrophic release.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,002 | 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 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».