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Enregistrement W4393167373 · doi:10.1016/j.jglr.2024.102340

Concentrations and loads of metals, nutrients and organic contaminants entering the St. Lawrence River at Wolfe Island, 2000 to 2019

2024· article· en· W4393167373 sur OpenAlexaffvenueabout
Matt Graham, Kaitlyn Ng

Notice bibliographique

RevueJournal of Great Lakes Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality and Resources Studies
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNutrientEnvironmental scienceContaminationHydrology (agriculture)Heavy metalsEnvironmental chemistryOceanographyGeologyEcologyChemistryBiologyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water quality trends and loads were analyzed at Wolfe Island for the years 2000 to 2019. This station captures the nutrient and contaminant concentrations leaving the Canadian Great Lakes system into the St. Lawrence River. In addition to tracking what is leaving the Great lakes system, this station provides an indication of contaminants flowing downstream where a number of sensitive areas exist such as the Thousand Island National Park as well as the St. Lawrence River Area of Concern at Cornwall. In terms of trends, trace metals and PAHs are generally decreasing at Wolfe Island while the nutrients and major ions are increasing. Organic compounds are more challenging to summarize since the number of non-detects prevented modeling of many or the frequency of analysis was too low to model. In a general sense, there is an overall decreasing trend in the organics and the large number of compounds whose concentrations are below detection levels does signify the very low concentration of these contaminants. A notable change in trend predominantly for the metals was noted around 2010 and is discussed herein. The amount of recent (5 years) exceedances of the most stringent water quality guidelines is lower than the previous study period (only PCBs and phosphorus, PFOS and most likely dieldrin). While there are many additional downstream sources of contaminants after the Wolfe Island station, the reductions observed from this study indicate a lower contribution from the Great Lakes in many cases.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,351
Score d'incertitude au seuil0,493

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,253 · 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'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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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