Environmental Effects Monitoring in Sydney Harbor During Remediation of One of Canada's Most Polluted Sites: A Review and Lessons Learned
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle