Environmental characterization of surface runoff from three highway sites in Southern Ontario, Canada: 1. Chemistry
Notice bibliographique
Résumé
Highway runoff is a significant source of contaminants entering many freshwater systems. To provide information on effects of highway runoff on aquatic biota, runoff samples were collected from three sites representing different classes of highways with low, intermediate and high traffic intensities. Samples were analysed for chloride, trace metals and polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs). Runoff from a major multilane divided highway, with the highest traffic intensity, contained the highest levels of chloride (45–19,135 mg/L) and metals. Runoff solids from this highway contained the highest levels of PAHs (19.7–2142 mg/kg). PAHs were also high (9.83–237 mg/kg and 26.4–778 mg/kg) at the intermediate and low traffic intensity sites, respectively. High concentrations of potent mutagens and carcinogens such as benzo(a)pyrene (0.414–124.62 μg/g) and indeno-pyrene (0.549–50.597 μg/g) were measured in the particulate phase of all runoff samples. Chloride concentrations of winter and early spring runoff were significantly higher (P < 0.001, t = 2.66) than during the rest of the year. Levels of contaminants depended on traffic intensity, road condition (age, composition, maintenance), the condition of metal structures (drains, guardrails, etc.) and seasonal conditions. A companion paper discusses spatial and temporal aspects of contaminant-associated toxicity of highway runoff.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».