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Enregistrement W1988672646 · doi:10.1139/f04-196

Past and future chemistry changes in acidified Nova Scotian Atlantic salmon (<i>Salmo salar</i>) rivers: a dynamic modeling approach

2004· article· en· W1988672646 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Thomas A. Clair, Ian F. Dennis, Peter G. Amiro, B. J. Cosby

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans Canada
Mots-clésSalmoSTREAMSAcid rainSurface waterDeposition (geology)SulfateAcid neutralizing capacityEnvironmental scienceGroundwaterNova scotiaEnvironmental chemistryWater chemistryChemistrySoil waterHydrology (agriculture)Acid depositionOceanographyFish <Actinopterygii>FisheryGeologyEnvironmental engineeringSoil scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atlantic salmon (Salmo salar) populations have been extirpated from a number of rivers in Nova Scotia, Canada, as a result of acid rain. We applied the model of acidification of groundwater in catchments (MAGIC) to 35 regional rivers to estimate pre-industrial water chemistry conditions and the potential future changes in water chemistry under three acid deposition scenarios for the region. Our model results indicate that water chemistry in the study streams remained relatively unchanged until the 1950s and reached their maximum effects on pH in the mid-1970s. The main effects of acid deposition have been a decrease in pH and an increase in base cations to surface waters, as the ion-exchange processes in soils release soil cations into surface waters. We forecast future water chemistry in the rivers using three deposition scenarios: no change in sulfate deposition from year 2000 and 10% and 20% sulfate reductions per decade. We show that the more rapid the reduction in acid deposition, the faster the recovery. We also show that although stream water acidity will recover within a few decades, in most streams, base cations will not recover to pre-industrial levels within the next 100 years.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,234
Score d'incertitude au seuil0,472

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,184 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations31
Publié2004
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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