A Comparison of Concentration Trends of Road Salt in Streams of Urbanized and Rural areas in Kingston
Notice bibliographique
Résumé
The extensive use of road salt in Ontario is necessary to maintain safe transportation networks during the province’s long, cold winters. Frequent freeze-thaw cycles lead to repeated salt application, particularly in urban areas with high traffic volume and dense road networks. This study examines the spatial and temporal trends of chloride concentrations in streams across urban and rural areas in Kingston, Ontario, and assesses how land use and road density influence these levels. By selecting two areas with different degrees of urbanization, this research will compare chloride concentration trends between urban environments, where heavy road salt use is expected to have a pronounced impact, and rural areas, where natural landscapes and agricultural land may moderate chloride accumulation. To achieve this, road and river segment layers will be integrated into a GIS platform for spatial analysis. Additionally, water quality data—including chloride concentrations, pH levels, conductivity, and potentially more variables—will be sourced from the Provincial (Stream) Water Quality Monitoring Network and compared to for the year 2022. Correlation and regression analyses will also be conducted to quantify the relationship between road salt application and key water quality variables. It is expected that higher road density will correspond to elevated chloride levels, with stronger correlations observed in urban areas. The findings of this study will provide insights into the environmental consequences of road salt use and inform strategies for sustainable winter road maintenance that balance transportation safety with ecosystem health.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».