Assessment of changes in lake pH in southeastern Canada arising from present levels and expected reductions in acidic deposition
Notice bibliographique
Résumé
An integrated acid rain assessment model was used to estimate pH for six clusters of lakes in southeastern Canada and scenarios of sulphate deposition that reflect the situation (a) before implementation of the SO 2 emission controls required by the Canada/U.S. Air Quality Agreement, (b) after implementation of Canadian controls, and (c) after implementation of Canadian and U.S. controls. Modelled lake pHs were always less than their estimated original values. To assess the ecological significance of the pH reduction, scenario "damage" was quantified as the percentage of cluster lakes having pH < 6, a threshold criterion sufficient to protect most aquatic biota. Care was taken to account for naturally acidified lakes. The integrated acid rain assessment model predicted that Canadian SO 2 controls will reduce damage in Ontario and Quebec but have little effect in Atlantic Canada. Implementation of U.S. SO 2 controls will further reduce damage throughout all regions, although it is conservatively estimated that from 5 to 24% of the lakes will still have pH < 6 depending on cluster. Extrapolating to the inventory of acid-sensitive lakes in southeastern Canada suggests that ~76 000 lakes and ~970 000 ha of lake area will remain chemically damaged unless additional reductions in SO 2 emissions are implemented beyond those required by the Air Quality Agreement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».