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Enregistrement W2107272368 · doi:10.1139/f08-069

Cumulative impacts of hydrology and human activities on water quality in the St. Lawrence River (Lake Saint-Pierre, Quebec, Canada)

2008· article· en· W2107272368 sur OpenAlexaffvenueabout
Christiane Hudon, Richard Carignan

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFreshwater macroinvertebrate diversity and ecology
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du Québec à MontréalEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMacrophyteHydrology (agriculture)TributaryRiparian zoneEnvironmental scienceWater qualityChannel (broadcasting)Current (fluid)EcologyOceanographyGeographyGeologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The cumulative impacts of discharge and human activities on the spatial variations of water quality were assessed from monthly measurements at 80–110 stations in a ~300 km 2 widening of the St. Lawrence River (Lake Saint-Pierre, Québec). Water quality was poorest under high discharge conditions and in shallow riparian areas under the influence of small tributaries draining farmlands; spatial variability was amplified by aquatic macrophytes. In 2004, over 40% of the study area exceeded the provincial water quality criterion (total phosphorus = 30 µg P·L –1 ) to protect aquatic life in rivers. Nutrient retention occurred mostly during summer when macrophytes were abundant and current velocities were low. Erosion of dredged deposits near the navigation channel was observed during summer, when current velocities increased in the deep channel because of flow obstruction by macrophytes growing in shallow areas. Low discharge conditions and high macrophyte abundance sharpened the contrast between the Lake Ontario waters flowing rapidly through the central river channel and the slow-flowing, low-quality tributary waters along the shores. The cumulative effect of high nutrient inflow from urban areas and farmlands, the man-made navigation channel, and seasonal flow obstruction by macrophytes thus induce a marked spatial variability in water quality within Lake Saint-Pierre.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,218
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.

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

Citations91
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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