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Enregistrement W2324504850 · doi:10.1021/es3031352

Contaminants at the Sediment–Water Interface: Implications for Environmental Impact Assessment and Effects Monitoring

2013· article· en· W2324504850 sur OpenAlexaff
Timothy G. Milligan, Brent Law

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSedimentEnvironmental scienceContaminationTailingsSampling (signal processing)Surface waterMicrocosmFlocculationEnvironmental monitoringEnvironmental engineeringEnvironmental chemistryFilter (signal processing)GeologyEcologyMaterials scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many contaminants in aquatic environments are associated with loosely packed aggregates of particulate material called flocs. Flocculation allows contaminants to accumulate at the sediment-water interface and it packages them in a form that is readily available for ingestion by filter feeding organisms. Unfortunately, most samplers being used for environmental assessment and monitoring suspend this material on impact and fail to sample this critical component of the seabed. In this study we use a slo-corer to collect seabed samples with an undisturbed surface layer and a Gust microcosm erosion chamber to erode the surface of the cores at increasing shear stresses. Results from two different sites, one impacted by tailings from historic gold mining and the other by open-pen salmon aquaculture, showed the levels of metals suspended at stresses below 0.24 Pa were greater than in the underlying sediment. Sampling this highly mobile surface layer is critical for determining the total contaminant load in bottom sediments and, more importantly, this layer represents the most readily available material for suspension. The loss of this layer during sampling could lead to inaccurate measurements of contaminant levels during environmental assessment and effects monitoring. A re-evaluation of the ISO standard for bottom sediment sampling is recommended.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,287 · 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
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

Citations40
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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