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Enregistrement W4290000803 · doi:10.1016/j.chemosphere.2022.135966

Freshwater mussels in an impacted watershed: Influences of pollution from point and non-point sources

2022· article· en· W4290000803 sur OpenAlexafffundabout
Erin E. Hayward, Patricia L. Gillis, Charles J. Bennett, Ryan S. Prosser, Joseph Salerno, Tanner Liang, Shelby Robertson, Chris D. Metcalfe

Notice bibliographique

RevueChemosphere · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Invertebrate Ecology and Behavior
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of GuelphTrent University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEnvironment and Climate Change CanadaOntario Ministry of Natural Resources and Forestry
Mots-clésMusselTributaryWatershedEnvironmental sciencePopulationWater qualityEcologyPollutionHydrology (agriculture)FisheryGeographyBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Grand River watershed in a densely populated region of Ontario supports one of the richest assemblages of freshwater mussels in Canada. However, water quality in this watershed is influenced by urban development, agriculture, and industry. Mussel populations and water chemistry in the lower Grand River and the Boston Creek tributary were evaluated to determine whether point sources of pollution such as discharges of domestic wastewater and industrial effluent, and non-point sources of pollution are affecting mussel distribution and population structure. Semi-quantitative population surveys conducted at 9 study sites identified 20 mussel species, including 3 Species at Risk. Mussel abundance (34-160 mussels/search hour) and species richness indicated that mussel populations in the lower Grand River watershed are continuing to recover from historical lows reported in the 1970s. However, changes in populations at some sites were consistent with altered water chemistry. Most notable was that the three most abundant mussel species in the Boston Creek tributary downstream of a gypsum plant discharge were significantly smaller in length than those upstream of this site. The water chemistry in this habitat was characterized by elevated conductivity (∼2000 μS/cm) and calcium (∼500 mg/L), as well as concentrations of sulfate (∼1000 mg/L) that can be toxic to freshwater mussels. In the Grand River downstream of the confluence with Boston Creek, there tended to be (p > 0.05) fewer mussels (mean 34 ± 20/search h) compared to upstream (mean 67 ± 15/search h) and this corresponded to altered water chemistry, including elevated sulfate (239 mg/L) downstream of the confluence relative to upstream (58 mg/L). These data indicate that chronic exposures to high levels of major ions is likely driving changes to mussel population structure. In addition, the discharges of wash water from a gypsum plant may be impacting sensitive biota in the main stem Grand River well beyond the immediate tributary receiving environment.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,327
Score d'incertitude au seuil0,650

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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