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Enregistrement W4285006405 · doi:10.22215/etd/2022-14987

Environmental processes that control the chemical recovery of arsenic impacted northern landscapes

2022· dissertation· en· W4285006405 sur OpenAlexafffund
Michael H. Palmer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaQueen's UniversityW. Garfield Weston FoundationAurora Research Institute
Mots-clésEnvironmental scienceEarth scienceSoil waterSedimentWatershedSTREAMSWeatheringPollutionGold miningArsenopyriteSurface waterHydrology (agriculture)GeologyGeochemistryEnvironmental engineeringEcologySoil scienceGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arsenic (As) is a contaminant of global concern because of its toxic and carcinogenic properties.Waste streams associated with gold mining activities have resulted in extensive As pollution of landscapes worldwide.The Yellowknife area in the Northwest Territories, Canada was contaminated by more than half a century of As-bearing atmospheric mining emissions from the roasting of arsenopyrite ore during historical gold ore processing .The environmental footprint from legacy mining emissions persists on the landscape and questions remain about the distribution and fate of As in the local environment.The principal objective of this thesis was to improve our understanding of the environmental processes that control the chemical recovery of As impacted landscapes.Individual field studies were designed to address: a) the distribution, source, and solid-phase speciation of As in Yellowknife area soils; b) the seasonal variation of As in surface waters of shallow lakes; c) the influence of contrasting winter hydrology on the geochemical cycling of As in a shallow lake; and d) the seasonal contributions of terrestrial and aquatic fluxes of As in a contaminated watershed.The combination of mineralogical, geospatial, and statistical tools provided a novel method for determination of geochemical background in soils for areas impacted by legacy mining emissions, including recent unambiguous identification of anthropogenically impacted soils.Year-round investigations of surface waters, sediments, and sediment porewaters provided new insights into seasonal and under-ice processes that influence the mobility and geochemical cycling of As.The evaluation of terrestrial and aquatic As fluxes across a contaminated watershed revealed continued transport of legacy arsenic from catchment soils to lakes, and hydrology mediated within-lake processing and export of arsenic.Thus, climate and hydrology were found to play a fundamental role in the chemical recovery of As impacted lakes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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