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Wild Amphibian and Wetland Health and Contaminants, Oil Sands Region

2012· dataset· en· W6888015180 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueECCC Data Catalogue · 2012
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensGovernment of CanadaGouvernement du QuébecEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWetlandOil sandsBorealWater qualityAquatic ecosystemAmphibianSnowSurface water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water chemistry, 26 different metals, and polycyclic aromatic compounds (PACs) were measured at 21 wetland sites where studies of amphibian health are being conducted. The water chemistry measurements (pH, conductivity, total dissolved solids, etc.) are used to further assess water quality, characterize the wetlands studied, and allow for comparisons among the different types of boreal wetlands being monitored. The data show low concentrations of metals, with many of the individual metals at undetectable levels. Two water quality samples, one from 2011 (with an arsenic concentration of 8.27 µg/L) and one from 2012 (arsenic at 6.47 µg/L) from Galoot Lake, located in the Peace-Athabasca Delta, exceeded the guideline for arsenic established for the protection of aquatic life by the Canadian Council of Ministers of the Environment (5.0 µg/L; CCME). However, samples collected from this same location in 2013 (1.29 and 0.78 µg/L) and 2014 (2.21 µg/L) were below the CCME guideline. Passive sampling techniques, such as the deployment of semipermeable membrane devices (SPMDs), are being used in this monitoring program to monitor PACs in boreal wetlands. The highest concentrations of PACs were detected in SPMDs deployed within a 25 km radius of surface mining activity, consistent with the pattern revealed by snow deposition studies of PACs in the region. Field investigations continue to evaluate the health of wild amphibian populations at varying distance from oil sands operations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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