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Enregistrement W2807893173 · doi:10.7717/peerj.4850

What killed Frame Lake? A precautionary tale for urban planners

2018· article· en· W2807893173 sur OpenAlexafffundabout
Melody J. Gavel, R. Timothy Patterson, Nawaf A. Nasser, Jennifer M. Galloway, Bruce W. Hanna, Peter A. Cott, Helen Roe, Hendrik Falck

Notice bibliographique

RevuePeerJ · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensGovernment of Northwest TerritoriesWilfrid Laurier UniversityGeological Survey of CanadaCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaUniversity of TorontoNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaQueen's UniversityQueen's University BelfastTides CanadaRoyal Bank of CanadaPolar Knowledge Canada
Mots-clésUrbanizationBioindicatorWater qualityEnvironmental remediationEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Physical geographyGeographyContaminationGeologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Frame Lake, located within the city of Yellowknife, Northwest Territories, Canada, has been identified as requiring significant remediation due to its steadily declining water quality and inability to support fish by the 1970s. Former gold mining operations and urbanization around the lake have been suspected as probable causes for the decline in water quality. While these land-use activities are well documented, little information is available regarding their impact on the lake itself. For this reason, Arcellinida, a group of shelled protozoans known to be reliable bioindicators of land-use change, were used to develop a hydroecological history of the lake. The purpose of this study was to use Arcellinida to: (1) document the contamination history of the lake, particularly related to arsenic (As) associated with aerial deposition from mine roaster stacks; (2) track the progress of water quality deterioration in Frame Lake related to mining, urbanization and other activities; and (3) identify any evidence of natural remediation within the lake. Arcellinida assemblages were assessed at 1-cm intervals through the upper 30 cm of a freeze core obtained from Frame Lake. The assemblages were statistically compared to geochemical and loss-on-ignition results from the core to document the contamination and degradation of conditions in the lake. The chronology of limnological changes recorded in the lake sediments were derived from 210Pb, 14C dating and known stratigraphic events. The progress of urbanization near the lake was tracked using aerial photography. Using Spearman correlations, the five most significant environmental variables impacting Arcellinida distribution were identified as minerogenics, organics, As, iron and mercury (p < 0.05; n = 30). Based on CONISS and ANOSIM analysis, three Arcellinida assemblages are identified. These include the Baseline Limnological Conditions Assemblage (BLCA), ranging from 17–30 cm and deposited in the early Holocene >7,000 years before present; the As Contamination Assemblage (ACA), ranging from 7–16 cm, deposited after ∼1962 when sedimentation began in the lake again following a long hiatus that spanned to the early Holocene; and the Eutrophication Assemblage (EA), ranging from 1–6 cm, comprised of sediments deposited after 1990 following the cessation of As and other metal contaminations. The EA developed in response to nutrient-rich waters entering the lake derived from the urbanization of the lake catchment and a reduction in lake circulation associated with the development at the lake outlet of a major road, later replaced by a causeway with rarely open sluiceways. The eutrophic condition currently charactering the lake—as evidenced by a population explosion of eutrophication indicator taxa Cucurbitella tricuspis—likely led to a massive increase in macrophyte growth and winter fish-kills. This ecological shift ultimately led to a system dominated by Hirudinea (leeches) and cessation of the lake as a recreational area.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,172

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0170,008
Communication savante0,0070,009
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0060,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations23
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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