MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1929624276 · doi:10.1111/j.1752-1688.2007.00121.x

Trace Metal Concentrations in an Intensive Agricultural Watershed in British Columbia, Canada<sup>1</sup>

2007· article· en· W1929624276 sur OpenAlexafffundabout
Ione Marie Smith, Ken J. Hall, L. M. Lavkulich, Hans Schreier

Notice bibliographique

RevueJAWRA Journal of the American Water Resources Association · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Water Network
Mots-clésTributarySedimentEnvironmental chemistryTrace metalWater qualityEnvironmental scienceWatershedHydrology (agriculture)Total organic carbonDrainage basinMetalChemistryGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Effects of agricultural intensification and a naturally occurring landslide of asbestos material upon water and sediment quality in a transboundary watershed were investigated. The water and sediments of the Sumas River watershed were analyzed for copper (Cu), zinc (Zn), chromium (Cr), and nickel (Ni) concentrations in 1993/1994 and 2003/2004 and differences within sites over time were examined. Based upon a review of the literature, Cu and Zn were used as indicators of agricultural impacts while Cr and Ni were used as indicators of impacts from an asbestos landslide. Animal unit equivalents (AUEs) were calculated on a per area basis as an indicator of livestock density using detailed statistical census data. Whatman #42 filtered metals, bioavailable metals, and sediment‐bound metals (in the &lt;63 μm fraction) were determined at 22 sites along the mainstem and tributaries, including two reference sites. Temperature, pH, and dissolved organic carbon (DOC) were also measured. The bioavailable metal fraction was determined using the diffusive gradient thin film technique (DGT). Sediment‐bound results were compared with British Columbia’s Interim Sediment Quality Guidelines (ISQGs) and Severe Effects Levels (SELs). A Wilcoxon signed rank test was used to determine if the concentrations of metals changed significantly within sites between 1993/1994 and 2003/2004. Spearman rank correlation analysis was used to determine relationships between trace metals, water quality parameters, and AUEs/hectare. The results indicate that Cu and Zn levels in sediments increased significantly to concentrations above the ISQGs of 35.7 mg/kg and 123 mg/kg, respectively from 1993/1994 to 2003/2004 in streams, where associated land use was dominated by intensive agriculture. Higher AUEs/hectare were significantly correlated with greater bioavailable levels of Zn as well as higher sediment‐bound Zn concentrations. Neither Cu nor Cr were detected by the DGTs on any of the sampling occasions. The Cr and Ni sediment concentrations were highest in Swift Creek, the headwater tributary affected by the natural landslide of asbestos material, and decreased in the Sumas River downstream from the point of input. Cr and Ni concentrations have increased in the mid‐region of the Sumas River since 1993/1994, suggesting downstream movement of the asbestos material over time. DGT results indicated that bioavailable Zn is significantly positively correlated to sediment‐bound Zn and livestock density, and bioavailable Ni is significantly correlated to sediment‐bound Ni.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,236
Score d'incertitude au seuil0,781

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,195 · 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 tête enseignante, 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

Citations18
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJAWRA Journal of the American Water Resources AssociationMême sujetHeavy metals in environmentTravaux en français237 207