Assessing historical versus contemporary mercury and lead contamination in Lake Huron sediments
Notice bibliographique
Résumé
This research utilized surficial sediment core sample data that were collected in 1969/1973 and 2002 from Lake Huron as part of the Environment Canada Great Lakes Sediment Assessment Program. Concentrations for mercury and lead were analyzed due their persistence in the lake ecosystem and their detrimental environmental effects. The analysis area included the main basin of Lake Huron, Georgian Bay, and the North Channel. Comprehending overall pollution levels strictly on the basis of point data is a difficult task, however spatial analysis techniques combined with Geographic Information Systems can be used to gain a better understanding of lake-wide trends. The Geostatistical Analyst extension of the ESRI ArcGIS software was used to carry out ordinary kriging analyses on the datasets. They produced statistically valid concentration estimates with log-normal data transformation procedures occasionally being performed to obtain suitable prediction estimates. Geospatial analysis (including kriging) allows for samples that vary in number and location to be analyzed and compared with each other based on areal estimates. Overall decreases in contamination levels were observed between the historical and contemporary surveys. Mercury has seen a dramatic reduction in concentrations from 1969/1973 to 2002, while the lead results indicate that high levels of contamination (compared to background concentrations) still persist in the contemporary dataset, although they have subsided from historic values. Higher contaminant concentrations were generally found in depositional basins. The interpolated kriging surfaces are more informative than i.e. conventional dot and/or proportional circle maps in the amount of information they present. They also provide an increased understanding of both the spatial distribution and temporal trends in sediment contamination in Lake Huron.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».