Assessing fish consumption Beneficial Use Impairment (BUI) at Great Lakes Areas of Concern: Toronto case study
Notice bibliographique
Résumé
Beneficial use of fish consumption was designated impaired in the 1980s in many Areas of Concern across the North American Great Lakes. Remedial Action Plans have guided the restoration of beneficial use impairments with the goal of delisting the Areas of Concern. Here we present generic re-designation criteria and a three-tier Assessment Framework to assess the status of the fish consumption beneficial use impairments using the Toronto and Region Area of Concern as a case study. Tier 1 assessment identified that consumption advisories for many resident fish on the Toronto waterfront are non-restrictive (8+ meals month<sup>−1</sup>). Advisory assessments in Tier 1 found that most migratory fish species, Carp and White Sucker are still restrictive in some cases preventing a ‘not impaired’ re-designation. Tier 2 Comparison with Reference Sites found that the advisories for most local fish are either non-restrictive or similar to reference locations in Lake Ontario, but some advisories due to elevated levels of polychlorinated biphenyl are still more restrictive for the Toronto waterfront and do not favour a ‘not impaired’ re-designation. An evaluation of multiple lines of evidence in Tier 3 including fish contaminant trend analyses, time to reach target fish levels, sediment concentrations and fish consumption patterns resulted in outcomes ranging from <i>neutral</i> (not conclusive) to <i>not impaired</i>. As a precautionary approach, the impaired status of the beneficial use impairment should be maintained to ensure continued polychlorinated biphenyl declines in fish. It is recommended that the Remedial Action Plan team update the fish consumption survey, investigate where additional feasible actions can be taken including examining potential polychlorinated biphenyl sources on the Humber and Don Rivers, and collect new data to undertake a future assessment.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,608 | 0,002 |
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.
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 ».