The Effects of Forest Harvesting on Total and Methylmercury Concentrations in Surface Waters Depend on Harvest Practices and Physical Site Characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Forest harvesting can lead to mercury (Hg) mobilization from soils to aquatic habitats and promote the transformation of inorganic Hg to highly neurotoxic and bioaccumulative methyl-Hg (MeHg). Multiple past studies reveal broad variation of stream water MeHg and total Hg (THg) concentration responses to forest harvesting, which has confounded messaging to forest and resource managers. To advance beyond divergent and sometimes contradictory findings, we synthesized information for 23 previously studied catchments in North America and Fennoscandia and compiled a uniform set of soil, landscape, and harvesting properties to identify forest management, riparian, and hillslope factors that influence responses of stream water MeHg and THg concentrations. From this synthesis, we found catchments with high soil moisture and organic soil layers >100 cm to be at highest risk for disturbance-induced increases in MeHg formation after harvest but not necessarily affecting concentrations of MeHg in stream waters. Instead, the combination of MeHg formation in soils along with factors that affect mobilization with runoff to streams most influenced how forest harvest affects MeHg concentrations in stream waters.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».