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Enregistrement W2188025713 · doi:10.2166/wqrj.2002.003

Pulp and Paper Environmental Effects Monitoring in Canada: An Overview

2002· article· en· W2188025713 sur OpenAlexaffabout
Sherry L. Walker, Kathleen Hedley, Edward L. Porter

Notice bibliographique

RevueWater Quality Research Journal · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Toxicology and Ecotoxicology
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEffluentEnvironmental scienceEnvironmental monitoringEnvironmental resource managementPulp (tooth)Baseline (sea)Environmental planningFisheryEnvironmental protectionEnvironmental engineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Environmental effects monitoring (EEM) is a requirement for pulp and paper mills in Canada discharging effluent directly into receiving environments under the Pulp and Paper Effluent Regulations of the Fisheries Act. The objective of the EEM program is to assess effects on fish, fish habitat and the use of fisheries resources by humans, potentially affected by the deposit of mill effluent in aquatic receiving environments. The information provided by the monitoring program will contribute to assessing the adequacy of the regulations. Difficulties encountered in the first round of monitoring led to an extensive science review of key components and resulted in improvement to process, scientific defensibility of the monitoring data and site-specific flexibility of the EEM program. The second cycle of EEM was, overall, markedly more successful than Cycle 1. However, problems were still evident for fish surveys conducted in marine and estuarine environments. The adoption of improved alternative monitoring approaches (e.g., caged bivalves, mesocosms) should alleviate many of these problems. An overview of the EEM program, results to date, alternative monitoring approaches, and research priorities to fill data gaps are presented.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0060,009
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,221 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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