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Enregistrement W2188521336 · doi:10.21000/jasmr03010496

ECOLOGICAL ASSESSMENT OF THREE OKLAHOMA STREAMS IMPACTED BY MINE DRAINAGE: HABITAT AND WATER QUALITY

2003· article· en· W2188521336 sur OpenAlexaboutno aff
Niki J. Iverson, Robert W. Nairn

Notice bibliographique

RevueJournal American Society of Mining and Reclamation · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMine drainage and remediation techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcid mine drainageEnvironmental scienceSTREAMSDrainageHabitatCoal miningLand reclamationWater qualityWatershedStream restorationEcosystemSurface miningRestoration ecologyHydrology (agriculture)EcologyGeologyCoalWaste managementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Eastern Oklahoma's water resources are impacted by abandoned mine drainage. Passive treatment strategies have been demonstrated to improve water quality at abandoned mines, but watershed reclamation strategies, including a complete assessment of physical habitat degradation of stream ecosystems, are lacking. Mine drainage impacts to three Oklahoma streams were investigated by analyzing water quality, habitat availability, and riffle substrate distribution. Net acidic mine drainage originating from abandoned underground and surface coal mining activities has impacted Pit Creek (Latimer County) for more than 70 years. Beaver and Tar Creeks (Ottawa County) are impacted by net alkaline mine drainage from abandoned lead and zinc mining activities. Overall impact to water quality and habitat availability was assessed. All streams were determined to be impaired by mine drainage originating from discharges, seeps, and leachate derived from mine waste piles. Stream habitat quality varied considerably based on both mining and non-mining related impacts. As a result of this analysis, watershed reclamation strategies, based on passive treatment system design and implementation, will be prioritized and the potential for stream ecosystem recovery evaluated.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,599
Score d'incertitude au seuil0,227

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,274 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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