Tracking PCB Contamination in Ontario Great Lakes Tributaries: Development of Methodologies and Lessons Learned for Watershed Based Investigations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Project Trackdown is an investigative environmental program aimed at tracking sources of polychlorinated biphenyl (PCB) contamination in Great Lakes tributaries. The program uses a multimedia weight of evidence approach for identifying sources of PCBs to the environment. PCB concentrations in environmental media (sediment, water, suspended sediment and soil), passive samplers and/or exposed biota (mussels, young-of-the-year fish and benthic invertebrates) are used in combination to evaluate bioavailability and identify local anomalies within a tributary. These lines of evidence can be assessed with simple chemometric techniques and fingerprinting of PCB congener profiles, and, combined with anecdotal information such as land use history and tributary alterations, may be used to identify ongoing and locally controllable sources of PCBs to the Great Lakes. The program was successful at developing environmental triggers to differentiate potential source areas from background PCB conditions in urban areas, allowing efforts to focus on identifying active ongoing sources of PCB contamination. Project Trackdown has been carried out in three tributaries to Lake Ontario (Cataraqui River, Etobicoke Creek and Twelve Mile Creek) and two tributaries that flow into the Detroit River (Turkey Creek and Little River). Local ongoing PCB sources have been identified in four projects, leading to abatement or remediation measures. As a collaborative initiative between the Ontario Ministry of the Environment and Environment Canada, Project Trackdown has successfully identified several PCB sources leading to substantial cleanup efforts aimed ultimately at reducing PCB contamination to the Great Lakes.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle