The use of lichens as indicators of ambient air quality in Southern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
The inverse relationship between arboreal lichen species richness and sulphur dioxide in ambient air has been thoroughly documented in the literature. Previous work in southern Ontario has shown that lichen bioindication can identify areas of potential concern regarding air quality. The EMAN suite of l i chens was applied in the City of Samia by surveying 458 Sugar Maple trees, in order to test the applicability of lichen bioindication under conditions of high mean S02 levels and high species richness values. The results of the survey were explored using Geographic Information Systems. A spatial relationship between lichen community variables, the Bluewater Bridge and the highway was identified. Lichen species richness, lichen percent cover and Index of Atmospheric Purity values were higher along the bridge and highway. No strong gradients were found between other known pollution sources and no lichen deserts were identified. The most common community grouping consisted of Physcia millegrana Degel, Candelaria concolor (Dicks) B. Stein, Physcia aipolia (Ehrh ex Humb.) Furnrohr; all of which are known nitrophytes. The relationship between substrate pH and lichen species richness was examined. Sites with a known source of anthropogenic chemical contamination were found to have a correlation of l=0.8 between lichen species richness and pH. The inverse was found for sites with no known source of contamination with a correlation of r 2 =-0.72. The findings suggest that species richness may be influenced by altering substrate pH which promotes the growth of nitrophytic species capable of tolerating high S02 levels.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».