Estimating Winter Deicing Salt Loading from Roads and Parking Areas into Ecologically Vulnerable Watersheds
Notice bibliographique
Résumé
Freshwater salinization is a threat to biodiversity conservation. Winter road deicing salt use is a dominant driver of freshwater salinization in north temperate regions that experience winter temperatures below 0 °C. In Canada, the identification and management of areas vulnerable to road salt contamination is the least-complied-with tenet of the Canadian Code of Practice for the Environmental Management of Road Salts. To aid delineation of salt vulnerable areas, we developed and applied a framework for identifying dominant road salt loading source areas relative to aquatic species at risk critical habitat. We estimated per-event road salt loading at the subwatershed scale from roads and parking areas to determine contributions from different land-use classes and road types. We spatially focused on a watershed containing Redside Dace ( Clinostomus elongatus ), a fish species listed as federally and provincially endangered in Canada and Ontario, respectively. Applying uncertainty analysis, we found that cumulative road salt inputs on parking areas dominated total subwatershed-scale inputs. We recommend enhanced management of smaller-scale private road salt use, as the cumulative effect of smaller-scale salt use can be the largest source of watershed road salt loading. Furthermore, we emphasize the need to include critical habitat explicitly in salt vulnerable area delineations.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 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 ».