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Enregistrement W6944083711 · doi:10.17632/nsxgs8392s.1

Deposition data from: Assessing changes in indicators of fish health measured between 1997 and 2019 relative to multiple natural and anthropogenic stressors in Canada’s oil sands region using spatio-temporal modeling

2024· dataset· en· W6944083711 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueData Archiving and Networked Services (DANS) · 2024
Typedataset
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueOil Spill Detection and Mitigation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil sandsDeposition (geology)HYSPLITAtmospheric dispersion modelingNatural (archaeology)Atmosphere (unit)Hydrology (agriculture)Fugitive emissions

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oil sands facilities in northern Alberta influence the environment in many ways. Some, such as land clearance and mine construction have clear physical effects while others are also associated with changes in chemical indicators, such as stack emissions or wind-blown dust. Less well established are the biological effects of oil sands industrial activity. The purpose of the study using the data provided here (10.3389/fenvs.2024.1405357) was to examine the potential effects of various sources at oil sands sites emitting particles to the atmosphere and deposited on the landscape. The focus of the original study was not specifically on evaluating patterns of deposition, although some were alluded to in the results and discussion of that paper (and are presented as figures in the main manuscript or the supplemental information). More details about the methods are available elsewhere (10.3389/fenvs.2024.1405357), but these data were generated using the HYSPLIT (Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory) atmospheric transport and dispersion model made available by the Atmospheric Research Laboratory. The datafiles provided here include the mass of particles deposited to the landscape for each respective year of study (1997, 1999-2001, 2004-2007, 2009-2019) for the months of June, July, and August; summer was chosen for its relevance to estimates of fish health, but also to limit the computation time. The final deposition location of particles emitted from all sources, including those adjusted post-hoc (and described in the original paper) are provided as ‘new_lat’ and ‘new_long.’ The unzipped file size is roughly 5GB. These data should be interpreted as spatially and temporally relative; their purpose was not to exactly reproduce absolute deposition, but instead to capture spatial and temporal variability in deposition patterns.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,764
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,246 · 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'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
Résumé présentoui

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