Accumulating\nMercury and Methylmercury Burdens in\nWatersheds Impacted by Oil Sands Pollution
Notice bibliographique
Résumé
Bitumen mining and\nupgrading in northeastern Alberta, Canada, releases\ntoxic pollutants into the atmosphere, including mercury (Hg) and methylmercury\n(MeHg). This Hg and MeHg is then deposited to the surrounding landscape;\nhowever, the fate of these contaminants remains unknown. Here, we\ncompare snowpack chemistry to high-frequency measurements of river\nwater quality across six watersheds (five impacted by oil sands development\nand one unimpacted). Catchment scale snowpack Hg and MeHg loads normalized\nto watershed area were highest near oil sands operations. River water\nHg concentrations and loads tracked discharge and tended to be higher\ndownstream of mining operations, while MeHg concentrations and loads\nincreased through the summer, reflecting peak summer MeHg production\nrates. Except in the reference watershed, snowpack Hg and MeHg loads\nequaled or exceeded the amount of Hg and MeHg exported during freshet\nand, in some cases, the entire hydrologic year. This suggests landscapes\nacross the oil sands region, which are dominated by low-relief wetlands\nand other shallow-water systems, are accumulating Hg and MeHg. Importantly,\nduring years of high discharge, these low-relief systems appear to\nbecome better connected and flush MeHg (and Hg) from the watershed.\nThus, these watersheds may act as temporary, rather than as permanent,\nnatural repositories of oil sands contaminants.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,065 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».