Physicochemical Quality of Surface Water: Background Study Prior of the Milky River Sub-Basin, Abitibi, Canada
Notice bibliographique
Résumé
In spite of its economic benefits, the mining industry can have many negative impacts on the environment, more specifically, on surface water quality. The evaluation of the impact of the mining activity must therefore be addressed adequately with a background study prior to mining operation areas. Thirteen active and past producing mines are located inside the sub-basin of the Milky. These mining sites may contribute to the water mineralization of the surface waters and sediments of the Milky river system. In the present study, nine metals including As, Cd, Cr, Cu, Fe, Mn, Ni, Pb, and Zn were measured at thirty (30) surface water locations during two years in the catchment area of the Milky river. The data collected served to calculate the Metal pollution index (MPI) and the Metal index (MI) to evaluate the surface water quality. The MI values suggest that all the samples are contaminated, while only some of the samples are considered contaminated according to the MPI values. However, it is impossible to discriminate the origin of this contamination between the natural enriched geochemical background of this sub-basin and the anthropic activities. This discrepancy between the two pollution evaluation methods demonstrate that their interpretation needs to be adapted to the context of mining districts that have both a high natural geochemical background and are affected by past and present mining activities.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».