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Enregistrement W4283753493 · doi:10.1126/sciadv.abn0929

Risks of mining to salmonid-bearing watersheds

2022· review· en· W4283753493 sur OpenAlexaff
Christopher J. Sergeant, Erin K. Sexton, Jonathan W. Moore, Alana R. Westwood, Sonia A. Nagorski, Joseph L. Ebersole, David M. Chambers, Sarah O'Neal, Rachel L. Malison, F. Richard Hauer, Diane C. Whited, Jill Weitz, Jackie Caldwell, Marissa Capito, Mark Connor, Christopher A. Frissell, Greg Knox, Erin Lowery, Randal Macnair, Vicki L. Marlatt, Jenifer K. McIntyre, Megan V. McPhee, Nikki Skuce

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensAssembly of First NationsDalhousie UniversitySimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWatershedCoal miningEnvironmental scienceHabitatHarmEnvironmental resource managementSTREAMSEcosystemEnvironmental planningEcologyGeographyComputer scienceCoal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mining provides resources for people but can pose risks to ecosystems that support cultural keystone species. Our synthesis reviews relevant aspects of mining operations, describes the ecology of salmonid-bearing watersheds in northwestern North America, and compiles the impacts of metal and coal extraction on salmonids and their habitat. We conservatively estimate that this region encompasses nearly 4000 past producing mines, with present-day operations ranging from small placer sites to massive open-pit projects that annually mine more than 118 million metric tons of earth. Despite impact assessments that are intended to evaluate risk and inform mitigation, mines continue to harm salmonid-bearing watersheds via pathways such as toxic contaminants, stream channel burial, and flow regime alteration. To better maintain watershed processes that benefit salmonids, we highlight key windows during the mining governance life cycle for science to guide policy by more accurately accounting for stressor complexity, cumulative effects, and future environmental change.

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)0,003
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations45
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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