Drivers and riverine fluxes of rare earth elements to coastal ecosystems across temperate, boreal, and subarctic ecoregions in Eastern Canada
Notice bibliographique
Résumé
), Canada. Furthermore, we observed their differences in REE composition as well as the main factors driving their concentrations. We estimated the annual export of total REEs flowing into the Hudson Bay (1078 t per year) and the Atlantic Ocean (2941 t per year), which could increase significantly with climate change effects on the northern ecosystems. From these watersheds, rivers draining the Canadian Shield geology, characterized by lower water temperature and pH, but higher concentrations of dissolved organic carbon (DOC) and iron (Fe), exhibited higher concentrations of REEs compared to the broader study area, especially filtered light REEs (LREEs). In southern Quebec, rivers with intensive agricultural erosion were identified as REE export hotspots relative to their watershed area, while rivers draining densely populated regions exported anthropogenic gadolinium (Gd) (0.2-134 kg per year), contributing significantly to their total filtered Gd flux (18-98%). These findings provide essential baseline data to predict regional impacts of climate changes and anthropogenic activities on REE mobilization across evolving landscapes and clarify the role of temperate, boreal and subarctic rivers in the global REE cycle.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».