The impacts of century-old, arsenic-rich, mine tailings on multitrophic level biological assemblages in lakes from the Cobalt, Ontario, Canada region
Notice bibliographique
Résumé
Silver mining in the early 1900s has left a legacy of arsenic-rich mine tailings around the town of Cobalt, in northeastern Ontario, Canada.Due to a lack of environmental control and regulations at that time, it was common for mines to dump their waste into adjacent lakes and land depressions, concentrating metals and metalloids in sensitive aquatic ecosystems.In order to examine what impacts, if any, these century-old, arsenic-rich, mine tailings are having on present day aquatic ecosystems we sampled diatom assemblages in lake surface sediment in 24 lakes along a gradient of surface water arsenic contamination (0.4 -972 µg/L).In addition, we examined sedimentary cladocera and chironomid abundances and community composition, as well as open water zooplankton, and chlorophyll-a concentrations over 10 of these study lakes along a gradient of arsenic contamination (0.9 -1,113 µg/L).Our results show that present-day arsenic concentration is not a significant driver of biotic community change across the study lakes, suggesting that other variables such as lake depth and pH are more important in structuring the biological community across these lakes.These results suggest that while legacy contamination has greatly increased metal concentration beyond Canadian Council of Ministers of the Environment's (CCME) guideline for aquatic life (5 µg/L), variability in lake morphometry and water chemistry among the study lakes appears more important in the structuring of aquatic ecosystems in Cobalt, Ontario, Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».