Contrasting seasonal cycling of arsenic in a series of subarctic shield lakes with different morphometric properties
Notice bibliographique
Résumé
The subarctic shield near Yellowknife, Northwest Territories (NWT), is populated with thousands of small lakes (<1.5 km2) and several large lakes. Historic mining activities in the region have left a legacy of environmental impacts and widespread arsenic (As) contamination in both aquatic and terrestrial environments. In particular, several small subarctic lakes near Yellowknife have been previously documented to be contaminated with high levels of As. Subarctic lakes are characterized by seasonal ice-cover that can persist for more than half of the year, yet little is known about the under-ice spatial and seasonal dynamics of As cycling. The objective of this study is to contrast seasonal changes in As cycling within and among a series of lakes with different basin morphologies during ice-cover and into the ice-free seasons. In this study, a combination of data including water profile sampling, sediment cores, snow and ice measurements, and bathymetric mapping were collected in four lakes from November 2020 to October 2021. Continuous monitoring of lake physical properties (dissolved oxygen, temperature, and light) was conducted via data loggers installed at 1 m depth intervals in each lakes’ water column. Detailed profiles of water chemistry were collected monthly at the deepest part of each lake, examining numerous key water chemistry elements with a focus on dissolved and particulate As concentrations. Key results from this study indicated: 1) Distinct seasonal variation in As over the ice-on and open-water periods, 2) The important role of lake mixing regimes in the mobility of As, 3) Field evidence of Fe attenuation of As from the water column. This project contributes important information on the winter cycling of As, which will help to inform our understanding of the chemical recovery of subarctic lakes from As pollution.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».