Spatiotemporal and multi-isotope assessment of metal sedimentation in the Great Lakes
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates spatiotemporal dynamics in metal sedimentation in the North American Great Lakes and their underlying biogeochemical controls. Bulk geochemical and isotope analyses of n=72 surface and core sediment samples show that metal (Cu, Zn, Pb) concentrations and their isotopic compositions vary spatially across oligotrophic to mesotrophic settings, with intra-lake heterogeneity being similar or higher than inter-lake (basin-scale) variability. Concentrations of Cu, Zn, and Pb in sediments from Lake Huron and Lake Erie vary from 5 to 73 mg/kg, 18 to 580 mg/kg, and 5 to 168 mg/kg, respectively, but metal enrichment factors were small (<2) across the surface- and core sediments. The isotopic signatures of surface sediment Cu (δ65Cu between −1.19‰ and +0.96‰), Zn (δ66Zn between −0.09‰ and +0.41‰) and Pb (206/207Pb from 1.200 to 1.263) indicate predominantly lithogenic metal sourcing. In addition, temporal trends in sediment cores from Lake Huron and Lake Erie show uniform metal concentrations, minor enrichment, and Zn and Pb isotopic signatures suggestive of negligible in-lake biogeochemical fractionation. In contrast, Cu isotopic signatures and correlation to chlorophyll and macronutrient levels suggest more differentiation from source variability and/or redox-dependent fractionation, likely related to biological scavenging. Our results are used to derive baseline metal sedimentation fluxes and will help optimize water quality management and strategies for reducing metal loads and enrichment in the Great Lakes and beyond.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».