Sublethal Toxicity Testing of Canadian Metal Mining Effluents: National Trends and Site-Specific Uses
Notice bibliographique
Résumé
As part of the Canadian Environmental Effects Monitoring program under the National Metal Mining Effluent Regulation, there is a requirement to conduct sublethal toxicity tests twice per year for the first three years. These first three years (2003 to 2005) were considered a period of initial monitoring and resulted in test endpoints for each of the required standardized methods on a fish, an aquatic plant, an invertebrate, and an algal species. On a national level (based on 1648 valid results), the test from most to least sensitive was: the inhibition of reproduction with Ceriodaphnia dubia, the growth inhibition (frond number) with Lemna minor, the inhibition of cell yield with Pseudokirchneriella subcapitata, the growth inhibition (dry weight) with Lemna minor, the growth inhibition of fathead minnows, and the effect on embryo viability with rainbow trout. This sensitivity ranking changed when tests were further evaluated on a geographical region and mine-type basis (e.g., base metal, precious metal, uranium, iron ore). Site-specific examples show how sublethal toxicity data are being used to track changes in effluent quality, choosing a final discharge point, monitoring multiple discharges to the same watercourse, and to identify study design weaknesses by comparing laboratory results to field survey conclusions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».