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Enregistrement W4399176926 · doi:10.1016/j.envpol.2024.124232

Key factors influencing Hg levels and trends in unperturbed oligotrophic temperate and boreal lakes

2024· article· en· W4399176926 sur OpenAlexafffund
Martin Pilote, Daniel Houle, Christian Gagnon, Suzanne Couture, Ashu Dastoor, Andrei Ryjkov

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Pollution · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésEnvironmental scienceMethylmercurySnowmeltDissolved organic carbonBiotaEnvironmental chemistryBorealDrainage basinTerrestrial ecosystemMercury (programming language)Temperate climateSnowEcosystemSurface waterDeposition (geology)Hydrology (agriculture)EcologyStructural basinChemistryGeologyGeographyBioaccumulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mercury (Hg) is a toxic metal that presents a major risk to ecosystems, biota, human health, and remains a priority concern. In temperate and boreal lakes Hg and methylmercury (MMHg) are expected to vary as a function of atmospheric Hg deposition, lake water chemistry, catchment characteristics and climate variables. The aim of this study was to quantify Hg and MMHg in unperturbed oligotrophic lakes and to identify the factors controlling their distribution. We first hypothesized that lake Hg (and MMHg to lesser extent) spatial variations are linked to atmospheric deposition, catchment characteristics, and terrestrial exportation of dissolved organic carbon (DOC). We secondly examined if lake Hg concentrations have followed the decrease in atmospheric Hg emission observed between the mid-1990s to the end-2010s. We found that overall, atmospheric Hg has little impact on lake Hg and MMHg concentrations, which are both primarily influenced by DOC input originating from the forest catchment. The relationship between DOC and Hg differed between the spring and the fall, with a Hg-to-DOC ratio twice as high in spring. This seems related to snowmelt input of Hg (with a relatively reduced input of DOC) or the internal lake build-up of Hg during the ice-covered period. Of the 10 lakes intensively visited over a 20-year period, only 3 showed significant lake Hg decreases despite significant negative trends in atmospheric Hg concentrations, suggesting a lag between atmospheric and surface water temporal trends. Overall, terrestrial catchments retain around 80% of atmospheric Hg implying that large Hg pools have been built up in soils in the last decades. As such, the reduction of atmospheric Hg alone will not necessarily result in Hg decreases in lakes, since the Hg concentrations may be modulated by DOC export trends and catchment characteristics. This stresses the need to improve our understanding of the processes governing Hg transfers from catchments into lakes.

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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,051

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
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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