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Enregistrement W7017655704

Changes in lake-water organic carbon over recent centuries in northern Sweden, Västerbotten : Past and present mechanisms, and the potential implications on mercury

2023· article· en· W7017655704 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDiVA at Umeå University (Umeå University) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMercury (programming language)Total organic carbonClimate changeDissolved organic carbonAcid rainDrainage basin
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to the current increase in lake water total organic carbon (LW-TOC), many studies have investigated the long-term dynamics using lake sediments. However, these have mainly been focused on Sweden’s south and south-central parts. Thus, this study aimed to investigate how LW-TOC concentrations in northern freshwater systems have changed over the recent few centuries and what effect potential trends or patterns may have on mercury (Hg). A multi-proxy study was conducted that included geochemical characteristics, inferred LW-TOC, chlorophyll a, and land-use observations acting as a supplement to modern land-use changes. The results show that LW-TOC concentrations display tendencies to a decreasing trend in the deepest part of the sediment, which could be related to traditional land-use activities. This is followed by a more rapid decrease reaching equally low LW-TOC concentrations as in southern and south-central Sweden, here suggested being caused by catchment disturbances superimposed by acid deposition. During the recent decades, LW-TOC displayed increasing concentrations, possibly due to the combined effect of the reduction of the abovementioned factors, but also likely to be superimposed by an increase in temperature similar to what has been shown for Canadian lakes. These results align broadly with lakes in southern and south-central Sweden, although with potentially different forcings in the earliest part of the sediment. This contemporary increase in LW-TOC is accompanied by an increase in Hg in two lakes, with both LW-TOC and Chl-a show possible relations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,181 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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