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Enregistrement W4403440793 · doi:10.1029/2024jc021186

Temporal Evolution of Gaseous Mercury Across the Sea Ice‐Seawater Interface: A Mesocosm Study

2024· article· en· W4403440793 sur OpenAlexafffund
Zhiyuan Gao, Kathleen M. Munson, Fei Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Oceans · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsUniversity of Manitoba
Mots-clésMesocosmSeawaterMercury (programming language)OceanographySea iceEnvironmental scienceEnvironmental chemistryChemistryGeologyEcologyBiologyEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In the marine cryosphere, seasonal sea ice dynamics affect the behavior of gaseous mercury, yet the mechanism remains poorly understood. By carrying out an outdoor sea ice mesocosm study, we examine primarily the abiotic factors influencing mercury dynamics and show distinct behaviors of gaseous mercury across the sea ice‐seawater interface over the full growth‐melt cycle. The distribution of gaseous mercury in sea ice is influenced by entrapment of gaseous mercury from different sources into sea ice of different textures, transport schemes within sea ice, and in situ cryo‐processes that affect mercury speciation. In the growing sea ice sections where solar radiation penetrated, production of gaseous mercury was observed, supporting the occurrence of in‐ice cryo‐photoreduction of divalent mercury. In under‐ice seawater, concentrations of dissolved gaseous mercury decreased gradually during ice growth and increased rapidly to pre‐freezing levels as ice started to melt, suggesting that the atmosphere‐sea ice‐seawater exchange pathway of gaseous mercury could be re‐established through melting first‐year sea ice. Our results from this unique mesocosm study provide new insights on the dynamics of gaseous mercury in and around sea ice that are primarily driven by abiotic processes, assisting model parameterizations for mercury cycling in polar regions.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,045

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,353 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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'admission2
Résumé présentoui

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