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Enregistrement W4399178762 · doi:10.1029/2023jg007927

Impacts of Mineral Dust on Trace Element Concentrations (As, Cd, Cu, Ni and Pb) in Lichens and Soils at Lhù’ààn Mân’ (Yukon Territory, Canada)

2024· article· en· W4399178762 sur OpenAlexafffundabout
Sophie Pouillé, Julie Talbot, Anne E. Tamalavage, Max Émile Kessler‐Nadeau, James King

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Biogeosciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLichen and fungal ecology
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLichenMineral dustEnvironmental scienceEnvironmental chemistryDeposition (geology)Trace elementEcosystemSoil waterVegetation (pathology)Biogeochemical cycleAerosolGeologyEcologyChemistrySedimentGeochemistrySoil scienceGeomorphologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Dust is a mineral aerosol of the atmosphere that often contains trace elements such as As, Cd, and Pb. Lhù’ààn Mân’ (Kluane Lake), located in southwestern Yukon, is a region of frequent dust activity. In 2016, the lake level fell due to a dramatic decrease in inflow from glacier meltwater, and the delta of the lake became an important source of dust to surrounding ecosystems. To determine the impacts of dust deposition on vegetation and soil trace element concentrations and characteristics, we sampled the lichen Peltigera canina and soil layers at 57 sites along a deposition gradient located 1.4–33.6 km downwind from the principal dust source. Arsenic, Cd, Cu, Ni and Pb in lichens were negatively correlated with the distance away from the dust source, with the highest correlations in Ni and Pb (r2 = 0.50 and 0.48, respectively). Lichen and tree abundances were negatively impacted by dust deposition, suggesting that dust can affect ecosystem vegetation composition. Starting 8 km away from the dust source, the concentrations of As, Ni, and Pb decreased by more than 50% per km, while Cd and Cu concentrations decreased by more than 40% per km. Overall, within the sampled ecosystems, soil pH is 1.4 times higher in the first 8 km from the dust source while carbon content and nutrients are lower, which implies changes in nutrient availability and cycling in dust‐affected ecosystems.

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 enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,245

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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