Contaminants at the Sediment–Water Interface: Implications for Environmental Impact Assessment and Effects Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».