Tracing Atmospheric Mercury from Artisanal and Small-Scale Gold Mining
Notice bibliographique
Résumé
Artisanal and small-scale gold mining (ASGM) is one of the largest primary sources of mercury (Hg) pollution in the atmosphere globally; however, there is a paucity of atmospheric Hg data in ASGM areas. We measured atmospheric gaseous elemental mercury (GEM) concentrations and stable Hg isotopes at fine spatial resolution in the Madre de Dios region of Peru, where ASGM is a major source of Hg. This study employed new passive air samplers that overcome logistical challenges in measuring atmospheric Hg in remote locations. Regional GEM concentrations were elevated (∼1.3 to 11 ng m –3 ) compared to the background (<1 ng m –3 ), with very high GEM levels (∼10 to >5000 ng m –3 ) associated with mining areas and gold shops. Because ASGM-derived GEM is isotopically distinct, its contribution to regional and local atmospheric Hg was estimated using an isotope mixing model and found to be generally over 70%. We also show that vegetation is taking up ASGM-derived GEM, affecting both the concentrations and isotope compositions of GEM as well as in foliage and litter samples. This supports vegetation uptake as a key removal process of GEM from the atmosphere and therefore a major source of Hg to terrestrial ecosystems and soils, which is heightened in ASGM regions.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».