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Enregistrement W2027468586 · doi:10.2166/wst.2008.261

Assessing urban stormwater toxicity: methodology evolution from point observations to longitudinal profiling

2008· article· en· W2027468586 sur OpenAlexaffabout
Lee Grapentine, Quintin Rochfort, Jiří Maršálek

Notice bibliographique

RevueWater Science & Technology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStormwaterEnvironmental scienceBenthic zoneSedimentHydrology (agriculture)Surface runoffInvertebrateWater qualityEcologyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The quality of aquatic habitat in a stormwater management facility located in Toronto, Ontario, was assessed by examining ecotoxicological responses of benthic invertebrates exposed to sediment and water from this system. Besides residential stormwater, the facility receives highway runoff contaminated with trace metals, polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs), and road salt. The combined flow passes through two extended detention ponds (in series) and a vegetated outlet channel. Toxicity of surficial sediment collected from 14 longitudinally arrayed locations was assessed based on 10 acute and chronic endpoints from laboratory tests with four benthic organisms. Greatest overall toxicity was observed in sediment from sites in the upstream pond, where mortality to amphipods and mayflies reached up to 100%. Downstream pond sediment was less toxic on average than the upstream pond sediment, but not the outlet channel sediment where untreated stormwater discharges provided additional sources of contamination. Macroinvertebrate communities in sediment cores were depauperate and dominated by oligochaetes and chironomids, with minimum densities and diversity at the deeper central pond sites. While sediment toxicity was associated with high concentrations of trace metals and high-molecular weight PAHs, benthic community impoverishment appeared related to high water column salinity.

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)0,001
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 enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations31
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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