New tools for a legacy problem: How isotope tracers inform area of concern actions in the St. Louis River in Lake Superior
Notice bibliographique
Résumé
Numerous mercury (Hg) sources can contribute to biological burdens within the Great Lakes, including atmospheric deposition (e.g., precipitation), non-point source land runoff (e.g., watershed), and legacy contamination. Due to these different environmental entry points, it is often difficult to ascertain if legacy Hg contamination contributes to contemporary fish consumption advisories within Areas of Concern (AOCs), as designated by the United States-Canada Great Lakes Water Quality Agreement. In this study, we aimed to assess the contributions of legacy Hg to sediments in nearshore wetland habitats and co-located prey items (dragonfly larvae and yellow perch) within the St. Louis River AOC using Hg stable isotopes. We observed that nearshore sediments had the same Hg source portfolio as previously examined main channel sites. Furthermore, this data confirmed that two major Hg sources were contributing to sediments within nearshore regions of the St. Louis River AOC: legacy and watershed Hg. The contribution of legacy Hg was estimated in biota and demonstrated that up to 64% of the Hg in fish tissue in the lower estuary (St. Louis Bay) was from legacy sources, but that this percentage declined substantially when examining upstream regions of the AOC. These data indicate the influence of legacy Hg to the food web varies spatially within the St. Louis River. We further found that watershed Hg sources are an important Hg contributor to the St. Louis River, which likely applies to other impacted and unimpacted tributaries across the Great Lakes region.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».