Lake-Based Magnetic Mapping Of Contaminated Sediments, Hamilton Harbour, Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The remediation of toxic sediments in harbours and urban waterways requires detailed<br>mapping of contaminated sediment distribution and thickness. Conventional methods rely on<br>interpolation of pollutant concentrations from widely spaced core samples but can lead to<br>significant errors in estimating sediment distribution. An improved approach, as demonstrated by<br>recent work in Hamilton Harbour, in southern Ontario, is to estimate pollutant levels from<br>‘proxy’ measurements of sediment magnetic properties. Measurements from 40 core samples<br>collected within the harbour show that the magnetic susceptibility of the contaminated upper<br>layer of sediment is up to two orders of magnitude greater than in the underlying uncontaminated<br>‘pre-colonial’ sediments. The susceptibility contrast results from elevated levels of urbansourced<br>magnetic oxides and is sufficient to generate a measurable total field anomaly (ca. 5-40<br>nT) that can be measured with a towed magnetometer. Lake-based magnetic surveying (> 500<br>line km) of the harbour using a towed Overhauser marine magnetometer clearly identifies a<br>number of shallow magnetic anomalies which coincide with known contaminant ‘hot-spots’ and<br>accumulations of urban sediments on the harbour bottom. Detection of shallow sediment<br>magnetic response is dependent upon a closely spaced survey grid (< 75 m line spacing, 1 m inline<br>sampling) and careful post-cruise processing to remove diurnal, regional and water-depth<br>related variations in the magnetic field intensity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».