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Enregistrement W2086687470 · doi:10.1021/es9005652

Modeling Soil Acidification in the Athabasca Oil Sands Region, Alberta, Canada

2009· article· en· W2086687470 sur OpenAlexafffundabout
Colin J. Whitfield, Julian Aherne, Shaun A. Watmough

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMine drainage and remediation techniques
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAcademia Oamenilor de Știință din România
Mots-clésOil sandsEnvironmental scienceUnconventional oilGeologyHydrology (agriculture)AsphaltGeotechnical engineeringArchaeologyGeographyOil shale

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Industrial activities have proliferated across Canada's Athabasca Oil Sands Region in recent years, stimulating concerns over the impact of atmospheric sulfur dioxide (SO2) emissions on acid-sensitive terrain. Upland jack pine forests have been identified as possibly the most sensitive ecosystem in the region but despite high emissions of SO2, sulfur (S) deposition is relatively low across much of the region. The response of forest soils at 11 locations that exhibit low estimated weathering rates (< 10 mmol(c) x m(-2) x yr(-1)) was simulated for the period 1900-2100 using a dynamic hydrogeochemical model assuming no change or doubling of S deposition. The model predicted minimal impact on soil base saturation (BS), but a decline in soil solution base cation (BC) to aluminum (Al) ratio (BC:Al). The regional effects-based emissions management framework uses modeled changes in these two parameters relative to site-specific chemical thresholds to trigger actions to reduce S emissions. Modeled changes in BS are insufficient to invoke a response. Under base case conditions, modeled BC:Al reaches the chemical threshold at two and three sites within 15 and 30 years, respectively. Under conditions of double S deposition, seven sites are simulated to reach the threshold within 30 years. Nonetheless, the chemical thresholds are stringent relative to critical chemical criteria used elsewhere and the impacts of acidic deposition in the region are anticipated to be limited.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,327
Score d'incertitude au seuil0,903

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,199
Écart entre enseignants0,193 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations23
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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