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Enregistrement W2027187166 · doi:10.1144/1467-7873/05-099

The role of smelter emissions and element remobilization in the sediment chemistry of 99 lakes around the Horne smelter, Quebec

2006· article· en· W2027187166 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueGeochemistry Exploration Environment Analysis · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensUniversity of OttawaGeological Survey of CanadaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmeltingSedimentEnvironmental chemistryEnvironmental scienceChemistryMetallurgyGeologyMaterials scienceGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ninety-nine lakes were sampled at varying distances up to 75 km from the Horne smelter at Rouyn-Noranda, Quebec, to study the influence of the smelter versus other factors on metal concentrations in lake sediments. Most of these lakes lie within the Abitibi Greenstone Belt, a zone of extensive base metal and gold mineralization and the focus of a mining and smelting economy for almost a century. Lake sediment cores, c . 25 cm long, were collected and sampled at the top (0–2 cm) and the bottom (18–20 cm) to capture sediment that was deposited after the smelter was in operation (‘post-industrial’) and well before the mining and smelting activity was started (‘pre-industrial’). Additionally, nine cores were sampled in 1 cm increments to depths of up to 50 cm to study temporal patterns and potential element remobilization in detail. The cores were analysed for an extensive suite of elements. This paper focuses on those elements that are emitted by the smelter for which there are records of emissions through time, namely As, Cd, Cu, Pb and Zn. A spatial statistical approach – a logistic model of metal content versus distance from the smelter – was used investigate the relationship of sediment chemistry with smelter emissions and other possible influences. Using Cu as a representative proxy for the other emitted metals, this analysis demonstrates that elements are enriched in lake sediments by a factor of about three times around the smelter, that the impact of the smelter is detectable in lakes to a distance of at least 50 km, and that there is no obvious association between sediment Cu concentration and bedrock geology, land-use, lake pH, or lake morphometry (lake area/lake catchment area). The nine lakes studied in detail show enrichment towards the sediment–water interface (SWI) and relatively steady concentrations below depths of c . 10 cm. However, depth profiles do not match changes in the magnitude of smelter emissions through time, nor do they match changes in emission chemistry (element ratios) through time. Element ratios do generally move towards the chemistry of the emissions, suggesting smelter influence, but do not do so predictably. For example, (i) trends in the Cu/Pb ratio continue to the very bottom of cores into material deposited hundreds of years before industrialization, and (ii) proximity to the smelter does not lead to greater similarity between sediment and emission chemistry. These results suggest that significant element remobilization is occurring and that it differs from lake to lake and from element to element. We conclude that lakes within 50 km of the smelter have elevated metal concentrations in their near-surface sediments due to stack emissions but, due to element cycling and mobility, it is difficult to quantitatively determine the magnitude of metal increase attributable to the smelter. We also suggest that due to upward remobilization, the duration of industrial metal enrichments in surface sediments (the residence time) may be increased, thereby making surface enrichments more persistent than would be predicted by the sedimentation rate.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,199 · 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