Aligning global mercury mitigation with climate action
Notice bibliographique
Résumé
Environmental mercury (Hg) pollution affects microbial community structure and functions. Yet, whether and how this influence cascades through microbe-mediated cycling of major greenhouse gases (GHGs) remains poorly understood. This Perspective synthesizes emerging evidence on the Hg-microbe-GHG nexus, exploring the possibility that global Hg emission reductions, while critical for human and planetary health, may cause alterations to microbe-mediated GHG fluxes. Significant knowledge gaps persist, however, regarding the Hg-microbe-GHG nexus, particularly concerning the magnitude and direction of the nexus’s net impact on climate and global environmental change. To bridge these gaps, we propose a three-step roadmap aimed at disentangling the potential impacts of global Hg emission mitigation strategies on microbial communities, associated GHG emissions, and subsequent climate change. Collectively, these joint efforts from scientists, industry, community stakeholders, and policymakers are critical to harmonizing global Hg mitigation efforts with climate action and to ensuring a sustainable future for Earth systems and their inhabitants. The impact of mercury (Hg) mitigation on microbe-mediated greenhouse gas (GHG) dynamics remains elusive. In this Perspective, the authors fill this gap by synthesizing fragmented evidence on the Hg-microbe-GHG nexus, proposing a roadmap to align Hg mitigation with climate action.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».