Groundwater vulnerability in the Athabasca and Cold Lake oil sands regions: gaps, opportunities, and challenges
Notice bibliographique
Résumé
Oil sands development in the Athabasca and Cold Lake oil sands regions of Alberta has raised concerns about potential impacts to groundwater and groundwater dependent ecosystems. This review summarizes the current state of understanding as to how oil sands mining and in situ activities can affect groundwater systems using a stressor-mechanism-response framework. Specific oil sands activities and practices are reviewed, and where possible, described in terms of how they can impact hydraulic head, the hydraulic properties of aquifers, recharge and transport of constituents of concern and linked to observed or potential impacts to groundwater quantity and quality. Groundwater is an important component of the water balance in boreal ecosystems, and specific vulnerabilities related to development are reviewed, including water use, landscape disturbance, groundwater withdrawals, tailings pond seepage, deep well disposal and thermal impacts. Knowledge gaps include lack of baseline data and monitoring of the quantity and quality of groundwater discharge to rivers, lakes and wetlands. One key monitoring challenge is attribution of hydrogeologic responses to specific oil sands stressors given the range of other natural and anthropogenic factors contributing to their variability. Quantitative groundwater exchange mapping, regional-scale isotope mass balance assessment, and broader incorporation of isotopic and geochemical tracers for fingerprinting water sources and incorporation of Indigenous Knowledge appear promising for improved effectiveness of monitoring.
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 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».