Anderson Creek watershed: Water quality report for the 2023/24 wet season
Notice bibliographique
Résumé
Water is essential for life, and steps are needed to understand, protect and restore its health in fish habitat throughout British Columbia. The Raincoast Healthy Waters program was launched in 2023 to establish community-oriented water pollution monitoring in select BC watersheds. Two Healthy Waters sampling events take place every year in each watershed – the first in the dry season (summer), and the second being in the wet season (winter). This report highlights results from the first wet (winter) season sampling carried out with the support and participation of the Pender Harbour Ocean Discovery Station (PODS). Briefly, the Healthy Waters team collected water samples on January 16, 2024, from five water categories, including source water (3 samples), river water (3 samples), road runoff (3 samples), tap water (10 samples) and marine water (3 samples). Samples were then pooled by water category and analysed for coliform, metals, nutrients and physical parameters at ALS Environmental, and analysed for pesticides, polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs), pharmaceuticals and personal care products (PPCPs), polychlorinated biphenyls (PCBs), alkylphenol ethoxylates, bisphenols, per- and poly-fluoroalkyl substances (PFAS), and sucralose at SGS Axys Analytical and for 6PPD Quinone at DFO’s Institute of Ocean Science. Overall, the Anderson Creek watershed had relatively good water quality in the wet season, but additional sampling and analysis will provide further insight into contamination impacts from forest fires, domestic wastewater, industrial chemicals and road runoff on the health of this valued watershed.
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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».