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Enregistrement W3094069698 · doi:10.1002/rem.21670

Review of remedial options for the Boat Harbour remediation project in Nova Scotia, Canada

2020· article· en· W3094069698 sur OpenAlexaffabout
Lyndsay Eichinger, Tony R. ‎Walker

Notice bibliographique

RevueRemediation Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEnvironmental Justice and Health Disparities
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental remediationEffluentDredgingHarbourEnvironmental scienceEstuaryNova scotiaWastewaterRecreationWaste managementEnvironmental engineeringEnvironmental protectionContaminationEngineeringFisheryGeographyOceanographyEcologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Boat Harbour, located in Pictou County, Nova Scotia, Canada has been receiving industrial effluent wastewater from a nearby kraft pulp mill and chlor‐alkali plant for over 50 years. Before receiving industrial effluent wastewater, the tidal estuary was culturally significant to the nearby Pictou Landing First Nation community. The tidal estuary was known for its medicinal, recreational, ceremonial, and subsistence functions. Formally a 140‐ha natural tidal estuary, raw industrial wastewater was discharged into Boat Harbour beginning in 1967. Since inception, effluent treatment has undergone several upgrades in aeration capacity within the Boat Harbour Effluent Treatment Facility (BHETF) until the cessation of effluent discharge in 2020. Fifty years of industrial wastewater effluent discharge has resulted in widespread inorganic and organic contamination of unconsolidated sediments and surface water. Primary contaminants of concern include metals, dioxins and furans, and polycyclic aromatic hydrocarbons. The province of Nova Scotia has committed to the remediation of the BHETF, estimated to cost over $292 million CAD. The goal of the remediation program is to return Boat Harbour to its natural state as a tidal estuary to restore the historical, traditional, and recreational uses of the land. Remediation components and alternatives were rated based on technical (26%), environmental (24%), economic (22%), social (14%), and regulatory (14%) weighted indicators. Criteria weighting for the five indicator categories was determined collaboratively with stakeholders. For each design component of remediation, a list of approaches was developed along with subsequent alternatives. Approaches and alternatives were screened to eliminate options that were not technically feasible or did not align with remediation goals. The remaining feasible concepts underwent detailed review and evaluation to select Qualified Remedial Options to be shared with stakeholders for input.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,279
Score d'incertitude au seuil0,562

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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