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Enregistrement W2126092239 · doi:10.2166/wqrjc.2012.017

Spatial distributions and temporal trends in pollutants in the Great Lakes 1968–2008

2011· article· en· W2126092239 sur OpenAlexaffabout
Debbie Burniston, Paul Klawunn, Sean Backus, Brad Hill, Alice Dove, Jasmine Waltho, Violeta Richardson, John Struger, Lisa Bradley, Daryl J. McGoldrick, Chris Marvin

Notice bibliographique

RevueWater Quality Research Journal · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPollutantEnvironmental scienceSedimentSurface waterContaminationPolybrominated diphenyl ethersPeriod (music)PesticideHydrology (agriculture)Environmental chemistryEnvironmental protectionEnvironmental engineeringGeologyEcologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Great Lakes have been the focus of intensive long-term research and monitoring programmes for the past 40 years. Spatial distributions and temporal trends have been determined for a range of environmental compartments, including surface water, sediment and fish. In general, there have been dramatic reductions in contamination by legacy pollutants including polychlorinated biphenyls (PCBs), organochlorine pesticides and metals. Concentrations of PCBs and lead in surface water at the mouth of the Niagara River have decreased by 58 and 54%, respectively, over the period 1986–2007. Correspondingly, concentrations of PCBs and lead in offshore sediments of Lake Ontario have decreased by 37 and 45%, respectively, since peak accumulations in the 1970s. Temporal trends for more modern chemicals, including polybrominated diphenylethers and perfluoroalkyl compounds, showed increases up until 2000 when management actions and heightened stakeholder awareness resulted in a levelling off or decline in the subsequent time period. While legacy issues are largely associated with areas of historical industrial activity, the presence of newer chemicals is generally associated with modern urban/industrial areas that act as diffuse sources.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations22
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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