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Enregistrement W7097829444

Factors Influencing Mercury in Freshwater Surface Sediments of Northeastern North America

2004· article· en· W7097829444 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMethylmercurySedimentMercury (programming language)WetlandHydrology (agriculture)WatershedOrganic matterAquatic ecosystem
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. We report on an inventory and analysis of sediment mercury (Hg) concentrations from 579 sites across northeastern North America. Sediment Hg concentrations ranged from the limit of detection ca. 0.01–3.7 lg g)1 (dry weight, d.w.), and the average concentration was 0.19 lg g)1 (d.w.) Sediment methylmercury concentrations ranged from 0.15 to 21 ng g)1 (d.w.) and the mean concentration was 3.83 ng g)1 (d.w.). Total Hg concentrations (HgT) were greatest in lakes> reservoirs> rivers, although the proportion of Hg as methylmercury showed an inverse pattern. Total Hg was weakly and positively correlated with the sediment organic matter and percent of watershed as forested land, and weakly and negatively correlated with sediment solids content, drainage area, and agricultural land. Sediment meth-ylmercury concentrations were weakly and positively correlated to wetland area, and weakly and negatively correlated to drainage area. Methylmercury, expressed as a percentage of HgT was positively correlated to agricultural land area. For sites with co-located sediment and fish-tissue sampling results, there was no relationship between sediment Hg and fish-tissue Hg. Finally, our data indicate that at least 44 % of waters across the region have sediment HgT concentrations in excess of Canadian and United States minimum sediment contaminant guidelines for the protection of aquatic biota.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,740
Score d'incertitude au seuil0,518

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,227 · 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'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
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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