Environmental Effects Monitoring in Sydney Harbor During Remediation of One of Canada's Most Polluted Sites: A Review and Lessons Learned
Notice bibliographique
Résumé
This article reviews a comprehensive marine environmental effects monitoring program (MEEMP) comprised of components capable of detecting changes in the marine environment over short or extended temporal scales during remediation of one of Canada's most polluted sites at the Sydney Tar Ponds. The monitoring components included: water and sediment quality, amphipod toxicity testing, mussel tissue, crab hepatopancreas tissue, and benthic community assessments. The MEEMP was designed to verify the impact predictions for the remediation project (i.e., no immediate damage to the marine ecosystem through remediation activities). Some components were capable of providing conclusive data (e.g., sediment and water quality), while others only yielded data that were inconclusive or difficult to attribute to remediation activities (e.g., intertidal community assessments and amphipod toxicity testing). Components that provided only inconclusive results or were difficult to attribute to remediation activities were discontinued, resulting in substantial cost savings during the project, but without compromising the overall objectives of the program, which was to monitor for potential adverse environmental effects of remediation on the marine environment in Sydney Harbor and to verify environmental effects predictions made in the Environmental Impact Statement for the project. The rationale for discontinuing certain MEEMP components and discussion of conclusive results are incorporated into “lessons learned” for environmental remediation practitioners and regulators working on similar large‐scale multiyear remediation projects. © 2014 Wiley Periodicals, Inc.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».