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Enregistrement W7023913424

Radiotracer methods for understanding contaminant dynamics in aquatic environments

2017· other· en· W7023913424 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueThe Australian Nuclear Science and Technology Organisation Institutional Repository (The Australian Nuclear Science and Technology Organisation) · 2017
Typeother
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNatural Language Processing Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Atomic Energy AgencyEuropean CommissionCentre International de Recherche sur le Cancer
Mots-clésContaminationTracingTRACERSorptionRadionuclideAquatic ecosystemRadioactive contaminationRadioactive wasteNatural (archaeology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Radioactive tracers have a distinct advantage in tracing contaminant migration in natural systems and characterizing contaminant mobility and uptake into living organisms in already-contaminated environments or at trace (environmental) levels. To use the contaminant itself in its non-radioactive form, concentrations significantly higher than the normal contaminated background level are commonly required which may be undesirable from a toxicological, chemical or regulatory perspective by impacting on the very processes under study. In contrast, radioactive forms of the contaminant can often be more easily measured (often in situ or non-destructively) and imaged at trace levels (using autoradiography), and usually have the advantage of a short half-life to remove residual contaminant. As such radiotracers have a valuable role to play in contaminant dynamics studies from the lab scale to the field. In the lab, radiotracers are well established in studies of contaminant kinetics and bio-distribution in living organisms, in interactions with non-living natural environments, e.g., sorption to soils and sediment, rocks and organics matter, and in tracing contaminant flow pathways and rates. Radioisotopes of heavy metal contaminants (e.g., Cd, As, Se, Zn, Pb, Hg), nutrients (P, C) and the shorter-lived isotopes of longer lived radioactive contaminants such as Cs and Sr are commonly used in environmental contaminant studies. Recently, there is increasing interest and benefit in using radiotracer versions of emerging environmental contaminants such as persistent organic compounds or nanoparticles. While most radiotracer work is conducted in laboratories, this approach can be up-scaled to field environments. There are obvious scientific benefits of conducting studies in situ, where the tracer interacts with the complex natural environment rather than an artificially simplified laboratory representation. However there are few examples where this has been done. Since the first field scale uses of radiotracer in the mid-1950s, the majority of field scale radiotracer applications have been in the nexus between industry and environment sediment transport in harbours and dams, effluent dispersion from outfalls and in mining and oil extraction. Exceptions include whole ecosystem studies in the Canadian Experimental Lakes in the 1970s, heavy metals downstream of a uranium mine in Kakadu NP in Australia, and studies demonstrating the retardation of metals and nutrients in studies in Sweden. Increasingly public and regulatory concern about the potential impact and perception of radiotracing in field environments has made these methods appear largely inaccessible to the research community. However, the introduction of new biota dose modelling tools and guidelines over the past two decades has provided improved evaluation of the environmental impact of radiotracer releases to the environment and ensure and demonstrate their safe use.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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