MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2952979869 · doi:10.3390/environments6060074

Assessment of Diatom Assemblages in Close Proximity to Mining Activities in Nunavik, Northern Quebec (Canada)

2019· article· en· W2952979869 sur OpenAlexaffabout
Isabelle Lavoie, Soizic Morin, Vincent Laderrière, Louise-Emmanuelle Paris, Claude Fortin

Notice bibliographique

RevueEnvironments · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueDiatoms and Algae Research
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiatomSTREAMSEnvironmental scienceContaminationArcticEcologyEcosystemEnvironmental chemistryPhysical geographyGeographyBiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nunavik (Northern Quebec, Canada) is experiencing a mining boom. While several studies have been conducted in the region in relation to climate change, the effects of mining have received much less attention. In this study, we explored the use of biofilms in natural streams as an indicator of potential stress on living organisms caused by metal contamination from nickel mining activities. More specifically, we assessed diatom assemblages and the presence of teratologies (morphologic abnormalities) as a response to metals in streams located in close proximity to mining sites. Metal concentrations (as well as other cations), anions and pH values varied markedly among stations. Different diatom assemblage structures (four biotypes, i.e., groups of samples with similar diatom species composition) were observed depending on the level and the type of contamination. The frequency of diatom teratologies was higher in metal contaminated sites. The present study lays the foundation for bioassessment of metal contamination in low Arctic streams using diatom-based approaches, and will serve as a point in time reference for future evaluation of ecosystems degradation or recovery in Nunavik.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnvironmentsMême sujetDiatoms and Algae ResearchTravaux en français237 207