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Enregistrement W2979880391 · doi:10.4095/314920

SOURCES: developing indicators and understanding environmental impacts in the oils sands region

2019· report· en· W2979880391 sur OpenAlexaff
Martine M. Savard

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGlobal Energy and Sustainability Research
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil sandsGeographyEnvironmental scienceEnvironmental resource managementGeologyEnvironmental protectionArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

All research activities of SOURCES relate to developing new methodologies to allow distinguishing contaminants that are naturally released to water and terrestrial ecosystems from those produced by oil sands (OS) extraction activities. Main objectives: (1) assessing how new indicators and approaches for waterborne and airborne contaminants can help identify OS extraction-related changes to the natural regimes; and (2) understanding processes controlling the distribution of contaminants in the broad region of the OS open-mining developments. Waterborne Contamination The current research is a direct follow up of NRCan previous test study (OF 7195) as there is a need to specifically continue characterizing the various natural sources of contaminants (numerous lithostratigraphic units and groundwater systems); better constrain the anthropogenic signals of the contaminants, and identify, quantify and model the flux of OS-related chemicals into the groundwater near open-mining OS extraction activities, at the regional scale. Metals - This activity explores lithium (delta-7Li) isotopes of groundwater as an indicator to strengthen the discrimination between natural and OS-derived contaminants, and the chemistry and reactive transport of metals to understand their distribution and fate. AEOs - This study specifically evaluates the potential of hydrogen (delta-2H), and stable (delta-13C) and radioactive (delta-14C) carbon isotopes for characterizing Acid Extractible Organics (AEOs), and investigates the biogeochemical processes controlling their distribution in groundwater. Airborne Contamination Forest N Cycle - This research involves characterizing airborne nitrogen (N) contaminants in air wet and dry samples from outside the OS region using new isotopic methods (on-line simultaneous delta-15N, delta-18O and delta-17O values); to distinguish their ranges from OS air results. It further investigates the possible impacts of these airborne N contaminants on processes controlling the long-term tree-ring delta-15N trends, by determining delta-15N values in the complete suite of the soil-fungi-root-stem-leave continuum. This research also addresses the question as to how the nutritive regimes of pine and spruce stands and the forest N cycle are modified by OS operations (coll. with ECCC, CFS-Q, CFS-Ed). PAHs -The key issue here is quantifying natural polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) related to forest fires and bitumen-containing rocks from anthropogenic sources. Naturally present in bitumen, PAHs are also released into the environment through the incomplete combustion of organic matter, whether from modern biomass or fossil fuels, and via diagenetic processes. The current activities focus on applying compound specific delta-13C, delta-2H and radiocarbon analysis (14C) to sediment cores and snow of lakes in the OS region in which PAHs from forest fires can perhaps be distinguished from those that are OS mining-related and hence contain no detectable 14C.

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)0,001
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 enseignants0,907
Score d'incertitude au seuil0,186

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,237 · 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
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