MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3199347971 · doi:10.1002/ieam.4519

A synthetic review of terrestrial biological research from the Alberta oil sands region: 10 years of published literature

2021· review· en· W3199347971 sur OpenAlexaffabout
David R. Roberts, Erin M. Bayne, Danielle Beausoleil, Jacqueline M. Dennett, Jason T. Fisher, Roderick O. Hazewinkel, Diogo Sayanda, Faye Wyatt, Monique G. Dubé

Notice bibliographique

RevueIntegrated Environmental Assessment and Management · 2021
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensCumulative Environmental Management AssociationUniversity of VictoriaUniversity of AlbertaAlberta Environment and Protected Areas
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental resource managementOil sandsWildlifeEnvironmental scienceResource (disambiguation)GeographyGeospatial analysisStressorEnvironmental planningEcologyCartographyComputer scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In the past decade, a large volume of peer-reviewed papers has examined the potential impacts of oil and gas resource extraction in the Canadian oil sands (OS). A large proportion focuses on terrestrial biology: wildlife, birds, and vegetation. We provide a qualitative synthesis of the condition of the environment in the oil sands region (OSR) from 2009 to 2020 to identify gaps and progress cumulative effects assessments. Our objectives were to (1) qualitatively synthesize and critically review knowledge from the OSR; (2) identify consistent trends and generalizable conclusions; and (3) pinpoint gaps in need of greater monitoring or research effort. We visualize knowledge and terrestrial monitoring foci by allocating papers to a conceptual model for the OS. Despite a recent increase in publications, focus has remained concentrated on a few key stressors, especially landscape disturbance, and a few taxa of interest. Stressor and response monitoring is well represented, but direct monitoring of pathways (linkages between stressors and responses) is limited. Important knowledge gaps include understanding effects at multiple spatial scales, mammal health effects monitoring, focused monitoring of local resources important to Indigenous communities, and geospatial coverage and availability, including higher attribute resolution in human footprint, comprehensive land cover mapping, and up-to-date LiDAR coverage. Causal attribution based on spatial proximity to operations or spatial orientation of monitoring in the region is common but may be limited in the strength of inference that it provides. Integr Environ Assess Manag 2022;18:388–406. © 2021 The Authors. Integrated Environmental Assessment and Management published by Wiley Periodicals LLC on behalf of Society of Environmental Toxicology & Chemistry (SETAC). KEY POINTS We provide a qualitative synthesis of the condition of the environment in the Canadian oil sands region (OSR) in northeastern Alberta from 2009 to 2020 to identify gaps and progress cumulative effects assessments. Despite a recent increase in publications, focus has remained concentrated on a few key stressors and a few taxa of interest, for which monitoring is well represented, though direct monitoring of pathways (linkages between stressors and responses) is limited. Important gaps include a lack of understanding of effects at multiple spatial scales, a lack of focused monitoring of local resources important to Indigenous communities, and geospatial data resolution and availability. Causal attribution based on spatial proximity to oil sands operations or spatial orientation of monitoring in the OSR is common but may be limited in the strength of inference that it provides.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,279 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations34
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIntegrated Environmental Assessment and ManagementMême sujetAtmospheric and Environmental Gas DynamicsTravaux en français237 207