Mercury Dynamics in the Sea of Azov: Insights from a Mass Balance Model
Notice bibliographique
Résumé
The Sea of Azov, an inland shelf sea bounding Ukraine and Russia, experiences the effects of ongoing and legacy pollution. One of the main contaminants of concern is the heavy metal mercury (Hg), which is emitted from the regional coal industry, former Hg refineries, and the historic use of mercury-containing pesticides. The aquatic biome acts both as a major sink and source in this cycle, thus meriting an examination of its environmental fate. This study collated existing Hg data for the SoA and the adjacent region to estimate current Hg influxes and cycling in the ecosystem. The mercury-specific model "Hg Environmental Ratios Multimedia Ecosystem Sources" (HERMES), originally developed for Canadian freshwater lakes, was used to estimate anthropogenic emissions to the sea and regional atmospheric Hg concentrations. The computed water and sediment concentrations (6.8 ng/L and 55.7 ng/g dw, respectively) approximate the reported literature values. The ongoing military conflict will increase environmental pollution in the region, thus further intensifying the existing (legacy) anthropogenic pressures. The results of this study provide a first insight into the environmental Hg cycle of the Sea of Azov ecosystem and underline the need for further emission control and remediation efforts to safeguard environmental quality.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».