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Enregistrement W4389719690 · doi:10.1016/j.marpolbul.2023.115872

Spatial patterns of sediment contamination and their influence on benthic infaunal communities in a highly tidal and industrial estuary in Atlantic Canada

2023· article· en· W4389719690 sur OpenAlexafffundabout
Andrew J. Guerin, Karen A. Kidd, Marie-Josée Maltais, Angella Mercer, Heather L. Hunt

Notice bibliographique

RevueMarine Pollution Bulletin · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine Biology and Ecology Research
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickMcMaster University
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans Canada
Mots-clésBenthic zoneEstuaryHarbourInvertebrateSedimentEnvironmental scienceContaminationOceanographySTREAMSEcologyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sediment contamination can be elevated in ports, harbours, and estuaries with legacies of exploitation, negatively impacting infaunal invertebrate communities. Saint John Harbour (45.25° N, 66.05° W), New Brunswick, Canada, is an active harbour with strong tides and a long history of human activity. To examine spatial patterns of sediment contamination, samples were collected between 2011 and 2021 from subtidal sites near potential contaminant sources. Invertebrate data from the same samples were used to investigate potential effects on biological communities. Contaminant concentrations in the inner parts of the harbour were elevated compared to reference sites, but generally did not reach levels comparable to other highly contaminated harbours in the region. Effects on invertebrates were detectable, particularly at sites with higher contamination, although physical factors (depth, sediment grain size) were more important. Dynamic tidal conditions in the harbour may reduce the accumulation of contaminants in subtidal sediments and their impacts on infaunal communities.

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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,084

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
Bibliométrie0,0010,002
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,191 · 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
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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