Freshwater Fisheries in Canada: Historical and Contemporary Perspectives on the Resources and Their Management
Notice bibliographique
Résumé
Abstract.—Canada is a country rich in natural resources. Given the importance of both resource extraction to Canada’s economy and freshwater fishes, I synthesize available information to assess Canada’s ability to monitor the impacts of tailings ponds on freshwater fishes. Using widely available data, I found that current monitoring activities can only assess large effects on freshwater fishes. These results suggest that environmental monitoring may fall victim to the “shifting baseline syndrome,†where contemporary changes to freshwater ecosystems are compared to relatively recent time periods after which impacts may have already occurred. I then use the example of recent tailing pond failures in western Canada, among the worst in North American history, to describe the inherent risk of tailings pond structures. Unlike oil tanker spills, the rates of tailing spills have significantly increased in the past few decades, the majority from faulty infrastructure. With over 1 billion m3 of tailings held in containment systems covering 110 km2 in the oil sands region, I use the Obed and Mount Polley mine spills as cautionary tales of the risk of failing pond infrastructure. Finally, I provide a contemporary perspective on how to improve the monitoring of Canada’s tailings ponds. I highlight the need for consistency in regulatory and monitoring approaches, the need for an engaged citizenry, and the use of fisheries professionals as means of improving environmental monitoring activities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».