Decreased Acid Deposition and the Chemical Recovery of Killarney, Ontario, Lakes
Notice bibliographique
Résumé
Lakes in Killarney Park near Sudbury, Ontario, Canada, have shown dramatic water quality changes including general increases in pH and alkalinity, and decreases in SO4(2-), base cations and metals. While some lakes have recovered to pH > 6.0, many are still highly acidic despite decades of improvement. Very high historical S deposition related to emissions from the Sudbury metal smelters dominated the acidification process in this region. However, since the implementation of substantial S emission controls (90%) at the smelters, the Sudbury emissions are no longer the major source of S deposition in the Sudbury area. Wet deposition of SO4(2-) and SO4(2-) concentrations in lakewaters at Killarney now approach values in the Dorset, Ontario, area, about 200 km from Sudbury. This suggests that the S deposition to the Killarney area is now primarily from long-range transport, not from local sources. Studies of Killarney lakes are revealing the complex nature of the chemical recovery process. As lake acidity decreases, other changes including decreased Ca2+ concentrations, increased transparency, and altered thermal regimes may potentially affect some of these ecosystems. It is clear that continuing assessments of the recovery of Killarney lakes, within a multiple-stressor framework, are needed.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».