A NUMERICAL ASSESSMENT OF IMPACT OF NEAR-SOURCE, LOCAL SOURCE AND REEMISSION ON THE BUDGET OF?-HEXACHLOROCYCLOHEXANE OVER THE GREAT LAKES AND ST. LAWRENCE ECOSYSTEM
Notice bibliographique
Résumé
Presence of g-HCH in the Arctic and the Great Lakes ecosystem owes essentially to the atmospheric transport following its application to agricultural lands. Deposition of pesticides to the Great Lakes is also thought to have significant contributions from local sources and long-range transport over regional and even global scales. After ban in the United States in the 1980s, major sources of g-HCH in North America have been identified only in Canada where g-HCH is still used as a pesticide for treatment of canola and corn seeds (Waite et al., 1999; Poissant and Koprivnjak, 1996). In the last ten years, the Prairie Provinces canola fields (Saskatchewan, Alberta and Manitoba) of Canada have become the largest source of g-HCH in North America. Concern is raised for the impact of g-HCH application in Canada on the Great Lakes due to g-HCH’s sufficient toxicity and presence in water, sediments and aquatic biota of the Great Lakes ecosystem. The consideration of global scale long-range transport may help to distinguish important pathways of pesticides, but the contribution from trans-boundary transport in such a scale to pesticide distribution is difficult to assess and may not be significant. In reality, near-and local-sources, if they exist, always dominate the magnitude and distribution of concentration of a pesticide. In this study, an attempt is made to use a coupled atmospheric dispersion and soil-
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».