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Enregistrement W2181423403 · doi:10.2166/wqrj.2008.013

Spatial Distribution and Characterization of Contaminated Soils in Riverbanks of Saint-François and Massawippi Rivers (Southern Québec)

2008· article· fr· W2181423403 sur OpenAlexafffundabout
Diane Saint‐Laurent, Marlies Hähni, Julien St-Laurent

Notice bibliographique

RevueWater Quality Research Journal · 2008
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensGDG EnvironnementUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité du Québec à Trois-Rivières
Mots-clésForestryHumanitiesGeographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Des sols contaminés aux hydrocarbures (C10-C50) et d'autres contaminants ont été découverts récemment dans les berges des rivières Saint-François et Massawippi, entre les municipalités de Eustis et Drummondville (sud du Québec). Il est probable que cette contamination provienne d'un déversement accidentel ou illégal dont la source serait l'ancienne mine de Eustis située au abord de la rivière Massawippi. La couche contaminée se retrouve parfois à plus d'un mètre de profondeur des berges. Malgré qu'il existe de nombreux rapports gouvernementaux sur la qualité de l'eau de ce bassin, aucune étude sur la contamination des berges et des sédiments du lit n'a été réalisée le long des rivières Saint-François et Massawippi, même si ces rivières circulent à travers d'anciennes zones industrielles et minières. Cette étudie vise à évaluer la distribution spatiale de la contamination le long des berges et dresse une caractérisation du type et du niveau de concentration des hydrocarbures et autres contaminants (ex. métaux lourds). Les résultats obtenus indiquent que certaines berges sont davantage contaminées par des hydrocarbures (C10-C50), en particulier dans le secteur de Windsor. Les autres polluants (métaux lourds, BPC et HAP) indiques des faibles niveaux de contamination à l'exception de certains métaux (Cu et Zn). Pour les sites plus pollués, ils sont inclus dans les critère B et C qui présente certaines contraintes d'utilisation du sol en tenant compte des normes du Ministère du Développement durable, de l'Environnement et des Parcs.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,450
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations8
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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