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Enregistrement W6940801169 · doi:10.11575/prism/43461

Evaluating the Potential Impacts of Municipal Wastewater Effluent on Benthic Macroinvertebrates in the Upper Bow River

2024· other· en· W6940801169 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2024
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEffluentBenthic zoneNutrientWastewaterSTREAMSInvertebrateAquatic ecosystemPopulationBenthos

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Municipal wastewater effluent (MWWE) is a common, high-volume, point source effluent that is commonly released to urban aquatic systems. MWWE is a complex mixture containing nutrients and many emerging chemicals of concern (ESOCs), which may vary due to treatment type, receiving environments, and the population served. Outputs of MWWE have been associated with nutrient enrichment (eutrophication) but as populations grow and knowledge of ESOCs improves, it is crucial to understand how nutrient enrichment, and potential interactions of nutrients and ESOCs affect aquatic ecosystems. This study provides updated data on the basal aquatic food web of the Bow River in urban areas of its higher reaches (Canmore and Calgary) through characterizations of the benthic macroinvertebrate assemblages in the mainstem and experimental stream systems associated with Calgary’s Pine Creek wastewater treatment plant. Changes to benthic macroinvertebrate assemblages on a longitudinal gradient and cumulative exposure to MWWE in the Bow River were statistically significant and were generally associated with nutrient enrichment (particularly phosphorus). Through the use of different sampling methodologies, MWWE exposures in the experimental streams suggest that the high-quality treated effluent produced by the Pine Creek facility causes consistent, but divergent, cumulative effects in relation to background Bow River source water. In both projects, community metrics that identify types of taxa found in assemblages also described changes to communities more effectively than traditional metrics of urban disturbance such as diversity and richness.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,274 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2024
Routes d'admission1
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