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Enregistrement W4384296692 · doi:10.1038/s43247-023-00921-3

A 1500-year record of mercury isotopes in seal feces documents sea ice changes in the Antarctic

2023· article· en· W4384296692 sur OpenAlexafffund
Hongwei Liu, Wang Zheng, Bridget A. Bergquist, Yuesong Gao, Fange Yue, Lianjiao Yang, Liguang Sun, Zhouqing Xie

Notice bibliographique

RevueCommunications Earth & Environment · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesChinese Arctic and Antarctic AdministrationPolar Research Institute of ChinaUniversity of TorontoNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMercury (programming language)MethylmercurySea iceOceanographySeawaterIce coreGeologyEnvironmental chemistryChemistryBioaccumulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Temporal and spatial variations in sea ice coverage at high Northern Hemisphere latitudes have been shown to affect the photodegradation of methylmercury in seawater and the mercury isotope signatures in biological samples, suggesting the potential of mercury isotopes to reconstruct sea ice variability. Here we study the mercury isotopic composition of a 1500-year sediment profile strongly affected by seal activities on the Fildes Peninsula, King George Island, Antarctic Peninsula. The mass independent isotope fractionation of mercury (represented by Δ199Hg) in sediments dominated by seal feces input reflects the Δ199Hg of marine methylmercury before entering the food web, documenting the changes in the degree of photodemethylation. We found much higher Δ199Hg in sediments deposited during a warm period (~700-1000 years ago), suggesting that reduced sea ice promoted greater photodemethylation. Thus, this study demonstrates the modulation of methylmercury photodegradation by sea ice in the Antarctic, and that mercury isotopes can record historical sea ice changes.

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)0,000
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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