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Enregistrement W2027105963 · doi:10.1897/03-458

Integrated fate modeling for exposure assessment of produced water on the Sable Island Bank (Scotian Shelf, Canada)

2004· article· en· W2027105963 sur OpenAlexaffabout
Jody A. Berry, Peter G. Wells

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Toxicology and Chemistry · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceOceanographyFisheryGeographyBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Produced water is the largest waste discharge from the production phase of oil and gas wells. Produced water is a mixture of reservoir formation water and production chemicals from the separation process. This creates a chemical mixture that has several components of toxic concern, ranging from heavy metals to soluble hydrocarbons. Analysis of potential environmental effects from produced water in the Sable Island Bank region (NS, Canada) was conducted using an integrated modeling approach according to the ecological risk assessment framework. A hydrodynamic dispersion model was used to describe the wastewater plume. A second fugacity-based model was used to describe the likely plume partitioning in the local environmental media of water, suspended sediment, biota, and sediment. Results from the integrated modeling showed that the soluble benzene and naphthalene components reach chronic no-effect concentration levels at a distance of 1.0 m from the discharge point. The partition modeling indicated that low persistence was expected because of advection forces caused by tidal currents for the Sable Island Bank system. The exposure assessment for the two soluble hydrocarbon components suggests that the risks of adverse environmental effects from produced water on Sable Island Bank are low.

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)0,000
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 enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,283

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,167 · 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

Citations6
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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