Determining reasonable response actions following a fly ash spill in the headwaters of Banff National Park, Canada
Notice bibliographique
Résumé
It can be challenging for practitioners to determine reasonable response actions following an environmental spill because there are risks associated with the recovery process, acute constraints on time, and few case studies available from antecedent events. Here, we evaluate environmental risk using a screening level assessment (SLA) and describe risk management actions during the response phase of a train derailment that released 600 tonnes of fly ash into a headwater creek in Banff National Park, Canada. Trace metal concentrations and physico-chemical parameters from downstream of the derailment site were compared to Canadian environmental quality guidelines and upstream reference values. There was a 1–2.2-fold exceedance of sediment quality guidelines (As, Cd, and Se) as well as a 3.6–17.5-fold exceedance of water quality guidelines (Al, Cd, Fe, and turbidity) downstream of the train derailment. Despite uncertainty about site-specific toxicity when using a SLA, we did require the removal of the settled fly ash from the creek based on the multiple exceedances of guidelines, regulatory context, wilderness setting, and potential contribution to cumulative effects downstream. Case studies that evaluate risk and describe risk management actions help practitioners make consistent and efficient decisions during the response phase of a spill.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».