Evaluating sources of mercury in Canada's Mackenzie River
Notice bibliographique
Résumé
Arctic rivers may be the largest net sources of mercury (Hg) to the Arctic Ocean, yet riverine sources of Hg remain poorly characterized compared to atmospheric processes. This article reviews the current state of knowledge on Hg inputs to the Mackenzie River and Valley in Northern Canada from six point and non-point sources. Point sources include the locations of mines, fossil fuel extraction facilities, and retrogressive permafrost thaw slumps. Non-point sources are assessed through models of Hg release from anthropogenic and wildfire-derived atmospheric Hg deposition (GEM-MACH-Hg), permafrost thaw (SiBCASA), and rainfall-induced soil erosion (RUSLE). Ongoing anthropogenic activity is likely a minor contributor to Hg levels in the Mackenzie Valley as production from the fossil fuel and mining industries have steadily declined over the past two decades. Conversely, Hg inputs from atmospheric deposition, permafrost thaw, and permafrost thaw slumps have increased due to climate change and the re-emission of legacy Hg. The widespread influence of atmospheric Hg deposition makes it the dominant source of Hg to both aquatic and terrestrial systems in the Mackenzie Valley, although soil erosion inputs, while higher, are restricted to regions of steep terrain. Climate-driven increases in terrestrial Hg release, particularly from permafrost degradation and erosion, are emerging as key localized drivers of Hg inputs in the Mackenzie Valley.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».