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Enregistrement W2020273615 · doi:10.4296/cwrj3304397

Arsenic in Groundwater Wells in Quaternary Deposits in the Lower Fraser Valley of British Columbia

2008· article· en· W2020273615 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Julie E. Wilson, Sandra Brown, Hans Schreier, D. Scovill, Marc Zubel

Notice bibliographique

RevueCanadian Water Resources Journal / Revue canadienne des ressources hydriques · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueArsenic contamination and mitigation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHealth CanadaMinistry of Environment
Mots-clésArsenicGroundwaterAquiferGeologyQuaternaryWater wellEnvironmental chemistryHydrology (agriculture)GeochemistryChemistryPaleontologyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Elevated arsenic (As) concentrations levels have been found in private groundwater wells in the Lower Fraser Valley of British Columbia (BC) in a regional survey. Forty-three percent of the 98 tested wells showed total As concentrations above the 0.010 mg/L Maximum Acceptable Concentration (MAC) and another 40% were above 0.0003mg/L, a level of concern because of possible long-term lifetime exposure that could result in increased risk of negative health effects. There is clear evidence that As in this region is of natural origin and likely associated with marine and glaciomarine deposits. Arsenic was predominantly found in deep wells, and was positively correlated with variables reflective of marine environments such as B, Na, K, Mo, Cl, PO4, pH and specific conductance. Sixty-seven percent of the samples located in the marine and glaciomarine deposits of the Salish and Capilano formation had As concentrations above the MAC. In contrast, only 28% of all samples in the Fort Langley Formation and 16% of the samples on glaciofluvial sediments of the Vashon and Sumas Drift Formation had As concentrations above the MAC. Arsenic was predominantly found in aquifers that are classified as confined and of low vulnerability, while wells in unconfined glaciofluvial deposits showed little evidence of As.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,168 · 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'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

Citations6
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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