Monitoring Sublethal Toxicity in Effluent Under the Metal Mining EEM Program
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The second national application of environmental effects monitoring (EEM) in Canada will be under the amended Metal Mining Effluent Regulations (MMER). Under the EEM program, sublethal toxicity testing will be included in a suite of complementary tools to assess whether fish populations, fish habitat, and use of the fisheries resource, are protected in water bodies receiving mining effluent. The rationale for including sublethal toxicity tests was provided by an extensive literature review during the Aquatic Effects Technology Evaluation (AETE) program that showed 84% agreement between sublethal toxicity test results and observed impacts on receiving water. In addition, laboratory testing during the AETE program identified tests which would be the most cost effective and efficient in assessing mining effluent toxicity. Based on the findings of the AETE program, the multistakeholder EEM Metal Mining Working Group and its Toxicology Subgroup selected tests on fish, invertebrates, algae and an aquatic plant species, and developed consensus recommendations on the minimum requirements for sublethal toxicity testing and technical guidance on how to implement the recommended monitoring. The rationale for method selection and application of test results, and general testing requirements are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».