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Enregistrement W4413476162 · doi:10.1016/j.envpol.2025.127030

Seasonal patterns of mercury dynamics in thermokarst lakes from sporadic permafrost

2025· article· en· W4413476162 sur OpenAlexafffundabout
Beatriz Malcata Martins, Holger Hintelmann, Martin Pilote, Rute Cesário, Nicola Gambardella, Joana Costa, Catarina Magalhães, João Canário

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Pollution · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensCenter for Northern StudiesEnvironment and Climate Change CanadaTrent University
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaCentro de Química EstruturalInstituto Superior TécnicoUniversité Laval
Mots-clésThermokarstPermafrostMercury (programming language)Environmental scienceEarth scienceGeologyPhysical geographyEnvironmental chemistryOceanographyGeographyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mercury (Hg) is a natural occurring element but is often emitted from anthropogenic sources and reaches the Arctic via long-range atmospheric transport. Organic matter (OM)-rich thermokarst lakes are characteristic features of the permafrost landscape in this region, where monomethylmercury (MMHg) production can be enhanced, as this process is mainly carried out by prokaryotes. To better understand the complex Hg biogeochemical cycle, two distinct thermokarst lakes (SAS 1A and SAS 2A) in sporadic permafrost in the Sasapimakwananistikw (SAS) River Valley, Canadian Subarctic, were sampled during winter and summer of 2022. Water column analysis showed no seasonal variation in total Hg (THg) and MMHg concentrations in SAS 2A but significantly higher THg and MMHg in winter in SAS 1A. Biogeochemical parameters affecting the activity of known methylating communities drive both inter-lake and seasonal variations in the water column. Strong correlations between MMHg and dissolved organic carbon (DOC) were found, with SAS 1A showing almost seven times more MMHg variability with DOC than SAS 2A. This difference is potentially linked to variations in OM composition between the sites. The lakes showed high THg seasonality in sediments, with higher concentrations in winter. In contrast, no seasonal variation was observed in MMHg concentrations with SAS 1A exhibiting higher values. Different divalent mercury (Hg(II)) bioavailability might explain these differences. By conducting incubation experiments with isotope-enriched Hg in the sediment, the important role of sulfate-reducing bacteria in the methylation process was revealed. This study highlights the complexity of thermokarst lakes which are increasing in Northern landscapes and might be hotspots for MMHg formation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,163

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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