Global and regional patterns of soil metal(loid) mobility and associated risks
Notice bibliographique
Résumé
Soil contamination by metals and metalloids (metal[loid]s) is a global issue with significant risks to human health, ecosystems, and food security. Accurate risk assessment depends on understanding metal(loid) mobility, which dictates bioavailability and environmental impact. Here we show a theory-guided machine learning model that predicts soil metal(loid) fractionation across the globe. Our model identifies total metal(loid) content and soil organic carbon as primary drivers of metal(loid) mobility. We find that 37% of the world’s land is at medium-to-high mobilization risk, with hotspots in Russia, Chile, Canada, and Namibia. Our analysis indicates that global efforts to enhance soil carbon sequestration may inadvertently increase metal(loid) mobility. Furthermore, in Europe, the divergence between spatial distributions of total and mobile metal(loid)s is uncovered. These findings offer crucial insights into global distributions and drivers of soil metal(loid) mobility, providing a robust tool for prioritizing metal(loid) mobility testing, raising awareness, and informing sustainable soil management practices. Evaluating soil metal(loid) mobility at large scales is nearly intractable by laboratory experiments. This study uses theory-guided machine learning methods to map the global distribution of soil metal(loid) mobility and analyzes its primary drivers.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».