Lake Ontario: the predominant source of triazine herbicides in the St. Lawrence River
Notice bibliographique
Résumé
To estimate triazine herbicide concentrations and sources in the St. Lawrence River, water samples were collected at its two major inlets (from the Great Lakes, Cornwall station, and from the Ottawa River, Carillon station) and at the outlet (Quebec City station) of the fluvial section. Sampling was carried out over an 18-month period between 1995 and 1996. Triazines were detected only in the dissolved phase at concentrations ranging from 2 to 91, from <0.4 to 15, and from <0.4 to 13 ng·L-1 for atrazine, cyanazine, and simazine, respectively. Dilution models show that, despite the presence of sporadically high concentrations of herbicides in St. Lawrence tributaries during periods of their application, loading from the tributaries is minor. Mass balance calculations show that Lake Ontario is clearly the main source of triazines (~90%) to the St. Lawrence River. During the 1995-1996 hydrological year, Lake Ontario contributed 15.1 × 103 of the 16.6 × 103 kg of atrazine outflowing the St. Lawrence River to the estuary. The difference (1.5 × 103 kg·year-1) can be attributed to tributaries in Quebec, which represent 0.75% of the amount of atrazine spread on farmlands. There is no evidence of the degradation of triazine compounds during their transit time in the river.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».