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Enregistrement W4321371812 · doi:10.2166/wst.2023.051

Toxicity of sediments in eight urban stormwater management ponds: bioassessment by oligochaete community metrics used in the sediment quality triad

2023· article· en· W4321371812 sur OpenAlexaffabout
Guillaume Tixier, Quintin Rochfort, Lee Grapentine, Jiří Maršálek, M. Lafont, Régis Vivien

Notice bibliographique

RevueWater Science & Technology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSedimentStormwaterEnvironmental scienceWater qualityPollutionSurface runoffBiotaEnvironmental toxicologyHydrology (agriculture)EcologyEnvironmental engineeringBiologyEngineeringToxicity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Implemented for decades as part of the 'best management practices (BMPs)' for controlling urban runoff impacts on receiving waters, stormwater management ponds (SMPs) have been increasingly viewed as potential habitats for urban wildlife. However, since SMPs are subject to a lot of environmental constraints, research toward assessing their ecological quality and their actual benefits as habitats for biota is needed. In this study, the sediment toxicity of eight SMPs located in Southern Ontario, Canada was assessed using the sediment quality triad (SQT) approach. Sediment samples were collected for chemical, ecotoxicological and biological analyses. An oligochaete-based index approach (Oligochaete Index of Lake Bioindication and percentage of pollution-sensitive species) was used as the biological endpoint and integrated into a weight-of-evidence approach to assessing the general sediment quality of the ponds. Our results showed that (i) heavy metals in the sediment and (ii) chloride concentrations in the sediment interstitial water caused detrimental effects on the ecological quality of the sediments in the ponds studied. The oligochaete indices applied in this study showed value as biological endpoints to be integrated into the SQT and used for setting up sediment ecological quality goals.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,269
Score d'incertitude au seuil0,743

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,008
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,262 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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