Use of pre-industrial floodplain lake sediments to establish baseline river metal concentrations downstream of Alberta oil sands: a new approach for detecting pollution of rivers
Notice bibliographique
Résumé
In the Alberta oil sands region, insufficient knowledge of pre-disturbance reference conditions has undermined the ability of the Regional Aquatics Monitoring Program (RAMP) to detect pollution of the Athabasca River, because sampling began three decades after the industry started and the river naturally erodes oil-bearing strata. Here, we apply a novel approach to characterize pre-industrial reference metal concentrations in river sediment downstream of Alberta oil sands development by analyzing metal concentrations in sediments deposited in floodplain lakes of the Athabasca Delta during 1700–1916, when they were strongly influenced by Athabasca River floodwaters. We compared results to metal concentrations in surficial bottom sediments sampled by RAMP (2010–2013) at downstream sites of the Athabasca River and distributaries. When normalized to lithium content, concentrations of vanadium (a metal of concern in the oil sands region) and other priority pollutants (Be, Cd, Cr, Cu, Pb, Ni, Zn) in nearly all of the RAMP river sediment samples lie below the upper 95% prediction interval linearly extrapolated from the river-derived lake sediments. Assuming the RAMP protocols obtained recently deposited sediment, this indicates that the metal concentrations in downstream Athabasca River sediment have not increased above pre-disturbance levels. Reference conditions derived from the lake sediment data were used to develop profiles of metal residual concentrations versus time for the RAMP river sediment data, which provides an excellent tool for decision-makers to identify and quantify levels of metal pollution for any given sample, and to monitor for future trends. We recommend that the approach be applied to resurrect the utility of RAMP data at other river sampling locations closer to the development, and for ongoing risk assessment. The approach is also readily transferable to other rivers where insufficient pre-disturbance reference data impairs an ability to determine if industrial activities are polluting downstream ecosystems.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 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 ».