Widespread\nAtmospheric Tellurium Contamination in\nIndustrial and Remote Regions of Canada
Notice bibliographique
Résumé
High\ntech applications, primarily photovoltaics, have greatly increased\ndemand for the rare and versatile but toxic element tellurium (Te).\nHere we examine dated lake sediment Te concentration profiles collected\nnear potential point sources (metal smelters, coal mining/combustion\nfacilities, oil sands operations) and from rural regions and remote\nnatural areas of Canada. Te contamination was most prevalent near\na Cu/Zn smelter where observed deposition infers 21 g Te released\nper metric ton (t) of Cu processed. Globally, 9,500 t is predicted\nto have been atmospherically deposited near Cu smelters post-1900.\nIn a remote area of central Canada (Experimental Lakes Area; ELA),\npreindustrial Te deposition rates were equivalent to the estimated\naverage global mass flux supplied from natural sources; however more\nsurprisingly, modern Te deposition rates were 6-fold higher and comparable\nwith Te measurements in precipitation. We therefore suggest that sediment\ncores reliably record atmospheric Te deposition and that anthropogenic\nactivities have significantly augmented atmospheric Te levels, making\nit an emerging contaminant of potential concern. Lake water residence\ntime was found to influence lake sediment Te inventories among lakes\nwithin a region. The apparent settling rate for Te was comparable\nto macronutrients (C, N, P), likely indicative of significant biological\nprocessing of Te.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,007 | 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 ».