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Enregistrement W2914067274 · doi:10.4095/313598

Groundwater research in southern Ontario by Environment and Climate Change Canada

2019· report· en· W2914067274 sur OpenAlexaboutno aff
Jim Roy, Jacob Spoelstra, Dale R. Van Stempvoort, Victoria R. Propp

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGroundwaterClimate changeEnvironmental scienceWater resource managementHydrology (agriculture)GeographyPhysical geographyEnvironmental resource managementGeologyOceanographyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past decade, the groundwater-specific research of Environment and Climate Change Canada has focused on groundwater transport of pollutants to surface waters. Within southern Ontario, the key pollutant of interest has been phosphorus, due to its link to eutrophication and harmful algal blooms of the Great Lakes and its watershed. Our work has targeted point sources, such as domestic wastewater septic systems, as well as broader-scale inputs within both urban and rural landscapes. Other contaminants have also received interest, including chloride (road salt), metals, and both legacy and emerging organic contaminants (e.g., pharmaceuticals, per- and polyfluoralkyl substances (PFAS), organophosphate flame retardants, etc.), especially in urban environments. A new study is looking at a range of these chemicals in old, closed landfills, of which thousands reside across southern Ontario. These substances pose a toxicity risk to aquatic ecosystems in the receiving environment and may spread more broadly from there. This work has largely employed two methodological "tools", i) surface water receptor-targeted groundwater sampling, and ii) the analysis of artificial sweeteners. The former allows for rapid acquisition of a large number of samples at relatively moderate expense in comparison to the use of wells. It also provides more exact information on the concentrations or mass of contaminants impacting the receptor. Artificial sweeteners can serve as a tracer of wastewater and landfill leachate, thus being a proxy for the possible presence of other wastewater or leachate contaminants and allow some quantification of their potential inputs. Their presence can also guide targeted sampling of more costly analytes. Here we provide a brief overview of our recent research in southern Ontario with some key examples of how these two tools have provided important results on the risks posed by groundwater-sourced pollutants to Great Lakes ecosystems.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,922
Score d'incertitude au seuil0,568

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,015
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,149
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,131 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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