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Enregistrement W4405614126 · doi:10.1134/s102485602470088x

Mercury in Atmospheric Air and Precipitation at the Monitoring Station Listvyanka (Southern Baikal Region) in 2022–2023

2024· article· en· W4405614126 sur OpenAlexaboutno aff
E.S. Lutskin, Maxim Y. Shikhovtsev, Ye. V. Molozhnikova, V. A. Obolkin, O. I. Berdashkinova, Т. В. Ходжер

Notice bibliographique

RevueAtmospheric and Oceanic Optics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMercury (programming language)Environmental sciencePrecipitationAtmospheric sciencesMeteorologyAtmospheric airEnvironmental chemistryGeologyGeographyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Gaseous elemental mercury (GEM) is the predominant form of mercury in the atmosphere. As a result of deposition, it enters terrestrial and aquatic ecosystems, where it is further transformed into the ecotoxicant methylmercury. The work studies GEM in atmospheric air and total mercury in atmospheric precipitation in the Southern Baikal region. Sampling was carried out at Listvyanka monitoring station (51.9° N, 104.4° E) in 2022–2023. The concentrations of mercury in air was measured with a RA-915AM mercury gas analyzer (St. Petersburg, Russia); the concentration of total mercury in precipitation was determined by PND F 14.1:2:4.271-2012 method A (permanganate mineralization) technique. The measured concentrations were statistically analyzed. During the period under study, the concentration of GEM in atmospheric air averaged 1.61 ng/m3; the pair correlation coefficient was 0.47 between Hg0 and sulfur dioxide (SO2) and 0.44 between Hg0 and nitrogen dioxide (NO2); a strong positive correlation (>0.9) between Hg0, SO2, and NO2 was found in 12 cases. For each episode of mercury concentration above 2.0 ng/m3, back trajectories of air masses were calculated using the HYSPLIT model. The trajectory analysis also confirmed our assumption of a common type of sources of mercury and trace gases. The weighted average content of total mercury in precipitation is 44 ng/L, the median value is 29 ng/L, and the maximum is 282 ng/L. The results supplement the existing ideas about mercury content in the atmosphere of the Southern Baikal region and show the mercury content in atmospheric precipitation on the Baikal shore to be comparable with the results obtained in urban agglomerations of Nepal, Canada, Korea, and China despite the significant distance of the measurement site from large cities.

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 enseignants0,178
Score d'incertitude au seuil0,353

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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