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Enregistrement W2113279262 · doi:10.1139/f06-053

Recovery from acidification in Nova Scotia: temporal trends and critical loads for 20 headwater lakes

2006· article· en· W2113279262 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Colin J. Whitfield, Julian Aherne, Shaun A. Watmough, Peter J. Dillon, Thomas A. Clair

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAlkalinityAcid neutralizing capacityNova scotiaEnvironmental scienceDeposition (geology)Hydrology (agriculture)Acid depositionSurface waterNitrogenEnvironmental chemistryChemistrySoil scienceEnvironmental engineeringOceanographyGeologySoil waterStructural basinGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The chemical response of 20 headwater lakes in Nova Scotia to reduced acid deposition was investigated using trend analysis, and the need for further reductions was assessed using two steady-state, critical load models. Significant decreases were observed in the concentration of nonmarine sulphate (SO42–) and hydrogen (H+) at four wet deposition monitoring stations across Atlantic Canada since 1984. Dominant trends in surface water were decreasing SO42–concentrations, with little improvement in alkalinity and H+. Based on the Steady State Water Chemistry (SSWC) and First-order Acidity Balance (FAB) models, and using a critical chemical limit for acid-neutralizing capacity of 20 µmolc·L–1, critical load is exceeded at 9 and 13 of the 20 study lakes, respectively. Application of the SSWC model suggests that sulphur (S) deposition must be reduced by 37.3 mmolc·m–2·year–1from 1997 levels to prevent critical load exceedance at 95% of the study lakes. Using the FAB model, the minimum reductions in nitrogen and S deposition necessary to protect 95% of the study lakes are 32.7 and 42.1 mmolc·m–2·year–1, respectively. Additional reductions beyond those proposed for 2030 are required to minimize critical load exceedance and promote recovery in alkalinity and pH of surface waters at the study catchments.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,216

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,207 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations28
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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