Multi-trophic level response to extreme metal contamination from gold mining in a subarctic lake
Notice bibliographique
Résumé
Giant Mine, located in the city of Yellowknife (Northwest Territories, Canada), is a dramatic example of subarctic legacy contamination from mining activities, with remediation costs projected to exceed $1 billion. Operational between 1948 and 2004, gold extraction at Giant Mine released large quantities of arsenic and metals from the roasting of arsenopyrite ore. We examined the long-term ecological effects of roaster emissions on Pocket Lake, a small lake at the edge of the Giant Mine lease boundary, using a spectrum of palaeoenvironmental approaches. A dated sedimentary profile tracked striking increases (approx. 1700%) in arsenic concentrations coeval with the initiation of Giant Mine operations. Large increases in mercury, antimony and lead also occurred. Synchronous changes in biological indicator assemblages from multiple aquatic trophic levels, in both benthic and pelagic habitats, indicate dramatic ecological responses to extreme metal(loid) contamination. At the peak of contamination, all Cladocera, a keystone group of primary consumers, as well as all planktonic diatoms, were functionally lost from the sediment record. No biological recovery has been inferred, despite the fact that the bulk of metal(loid) emissions occurred more than 50 years ago, and the cessation of all ore-roasting activities in Yellowknife in 1999.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».