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Enregistrement W1966894191 · doi:10.1139/f00-128

Assessment of changes in lake pH in southeastern Canada arising from present levels and expected reductions in acidic deposition

2000· article· en· W1966894191 sur OpenAlexvenueaboutno aff
D. S. Jeffries, David CL Lam, Limsoon Wong, Michael D. Moran

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Acidification Effects and Responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcid depositionBiotaEnvironmental scienceDeposition (geology)Acid rainCluster (spacecraft)Hydrology (agriculture)Water qualityAir quality indexAquatic ecosystemEcologyPhysical geographyGeographyBiologySoil scienceGeologySedimentSoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
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 enseignants0,202
Score d'incertitude au seuil0,436

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations39
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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