Sublethal Toxicity Findings by the Pulp and Paper Industry for Cycles 1 and 2 of the Environmental Effects Monitoring Program
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sublethal toxicity tests successfully measured the improved quality of pulp mill effluents from the first cycle of environmental effects monitoring (1992–1996) to the second cycle (1997–2000). Test endpoints showed notable shifts to higher concentrations (less toxic). During the second cycle of monitoring, significantly more tests showed no effect in full-strength effluent. Five case studies were considered as part of this exercise. Most of the improvement came with installation of secondary treatment. Twelve Ontario mills with secondary treatment showed reduced toxicity, compared to results with primary treatment. All 29 sets of sublethal data showed higher IC25s during the second cycle, and 23 of these differences were statistically significant. Any other changes between the two cycles of study caused only marginal overall improvement in toxicity, judging by 12 freshwater mills in British Columbia which had secondary treatment during both cycles. Sublethal tests successfully predicted the zone of potential effect in receiving water, agreeing with effects observed in biological surveys. Overlapping zones from multiple discharges could also be demonstrated. In a situation near Niagara Falls, sublethal tests estimated the proportions of toxic loading that four mills contributed to one water body. The prediction was realistic; the actual toxicity found for a mixed effluent was 57% of that predicted from separate toxicities. The conservative prediction agrees with the usual less-than-additive sublethal action of combined toxicants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».