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Enregistrement W4398244214 · doi:10.1088/2752-664x/ad4f93

Landscape characteristics govern the impacts of beaver ponds on surface water methylmercury concentrations in boreal watersheds

2024· article· en· W4398244214 sur OpenAlexafffundabout
Wai Ying Lam, Robert Mackereth, Carl P. J. Mitchell

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research Ecology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and biodiversity studies
Établissements canadiensMinistry of Natural Resources and ForestryThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Ministry of Natural Resources and Forestry
Mots-clésBeaverMethylmercuryEnvironmental scienceBorealTaigaSurface waterHydrology (agriculture)EcologyGeographyBiologyEnvironmental engineeringGeologyBioaccumulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Studies in boreal regions concerning the bioaccumulative neurotoxin methylmercury (MeHg) in natural wetlands and experimental reservoirs have shown that these waterbodies contribute to high MeHg levels in underlying sediments, inundated vegetation, and aquatic organisms. Beaver ponds are natural reservoirs that are ubiquitous in the Canadian boreal region and have been reported to increase downstream MeHg concentrations. However, the reported impacts of beaver ponds on stream MeHg vary widely across a limited number of studies, and factors influencing this variation are not well understood. To quantify the effect of beaver ponds on stream mercury concentrations, water samples were taken upstream and downstream of 10 in-channel beaver impoundments in northwestern Ontario, Canada. The downstream:upstream MeHg concentration ratios were related to pond and landscape characteristics to examine potential factors that play a role in determining the effect of beaver ponds on stream MeHg concentrations. Overall, MeHg concentrations were 1.6 times greater downstream of the beaver ponds, though this increase was not consistent; downstream concentrations up to 12 times greater and up to 5 times less were also observed. Landscape characteristics that can be readily obtained from existing spatial datasets or quantified using remote sensing techniques emerged as better predictors of downstream:upstream MeHg concentrations than site-specific stream chemistry parameters or pond characteristics that are more difficult to ascertain, with drier landscapes indicative of lower background MeHg export being more likely to exhibit greater increases in MeHg downstream of a beaver pond. These results suggest that the effects of beaver ponds on surface water MeHg concentrations are generally small but highly variable, and that the magnitude of the pond’s influence on stream MeHg are lessened in landscapes already conducive to higher MeHg concentrations.

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)0,001
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 enseignants0,244
Score d'incertitude au seuil0,484

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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