Development of a Monitoring Design for Examining Effects in Wild Fish Associated with Discharges from Metal Mines
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As part of the amended Metal Mining Liquid Effluent Regulations under the Fisheries Act, mines will be required to develop and conduct Environmental Effects Monitoring (EEM). EEM will be done to evaluate the effects of mine effluent on fish, fish habitat, and fish usability. Mines will be required to determine if there are changes in fish populations and/or in the usability of fish due to mine effluent. The EEM program has been designed with a tiered monitoring approach, with the first phase determining if an effect is present. Subsequent phases of EEM will focus on continued monitoring and determining the magnitude, geographic extent, and cause of effects (if any). Fish collected from the area exposed to mine effluent will be compared to fish from a reference area in order to determine if there is an effect, if the effect is mine related and the cause of the effect within the effluent. The fish population survey will examine the growth, reproduction, condition, and survival of one or more resident sentinel fish species. Fish usability will be determined based on the appearance of fish, their use, and the contaminant levels in fish tissue. It is recognized that some mines may not be able to implement a fish monitoring program as outlined, so it has been recommended that alternative methods, such as a caged bivalves or on-site bioassays, may also be used. Frequency of monitoring will be dependent on the previous results of the fish and benthic invertebrate monitoring phases.
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 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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».