Contribution of Municipal Effluents to Metal Fluxes in the St. Lawrence River
Notice bibliographique
Résumé
The contribution of urban effluents to the total metal fluxes carried toward the sea by the St. Lawrence, a major world river, is 60% for Ag; 8-13% for Cu, Zn, Mo, Cd, and Bi; and less than 3% for all other measured elements (Al, V, Cr, Mn, Fe Co, Ni, As, Rb, Sr, Zr, Cs, Ba, W, Re, Pb, Th, U). This is inferred from measurements at the Montreal wastewater treatment plant. Except for Ag, municipal effluents do not weigh heavily on the St. Lawrence River metal budget, likely because of the physical-chemical primary treatment applied to most effluents. Compared to direct atmospheric deposition on the surface of the river, effluents would contribute half as much Pb and one-tenth as much Zn. In contrast, effluents deliver twice as much Cd and six times as much Cu as the atmosphere. Stable Pb isotope ratios (206Pb/207Pb, 206Pb/208Pb) in suspended particulate matter from the river indicate that the total Pb content in the river water is three times higher than the pristine level. The ratios of Cr, Ni, Cu, Zn, and Cd to Al in suspended particulate matter are high as compared to pre-industrial sediments, which suggeststhattrace elementfluxes are higher today. To decrease metal levels in the St. Lawrence River further will be a challenge since the sources of metals are not well-known.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».