Additional file 1 of Assessment of stormwater discharge contamination and toxicity for a cold-climate urban landscape
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 1: Table S1. Limits of detection (LOD) and quantification (LOQ) for polyaromatic hydrocarbons. Table S2. Land use classifications used to calculate runoff volumes in this study based on Järveläinen et al. [39]. The runoff coefficients (CR) considered in the current study follow City of Saskatoon (CoS) stormwater management guidelines. Table S3. Average flow-weighted site mean concentration (SMC) values for different land use classes, from Melanen (1981), Mitchell (2005), Nordeidet et al. (2004) and Järveläinen et al. [39] as adapted by Al Masum et al. [3]. The SMC is the geometric mean of the event mean concentration for each storm event, which is the concentration of pollutants as a function of the runoff volume discharging in the river (flow-weighted). The value is used to estimate overall SW contaminant loading over a given urban area. Values in parentheses are standard deviations (SD). Table S4. Overview of analyzed stormwater quality parameters for the 2019 sampling season grouped by site. Catchments outlined in Additional file 1: Figure S1. Values are average (standard deviation, SD). Quality parameter abbreviations are as follows: total dissolved solids (TDS), electrical conductivity (EC), dissolved organic carbon (DOC), chemical oxygen demand (COD), and total suspended solids (TSS). Table S5. Overview of stormwater quality parameters for the 2019 sampling season for each individual event and outfall. Catchments outlined in Additional file 1: Figure S1. Table S6. Chloride and sulphate analysis for select 2019 stormwater samples. Table S7. Metals (µg/L) detected in 2019 stormwater samples. Table S8. PAHs (ng/L) detected in 2019 stormwater samples. NM not measured. Table S9. Theoretical seasonal loading estimates for various physicochemical parameters of interest. Estimates in this table are based on theoretical SMC values given in Additional file 1: Table S3. Rainfall depths used to estimate seasonal catchment runoff volumes are included in Additional file 1: Table S4. Estimates using measured seasonal mean concentrations are included in Additional file 1: Table S10. Table S10. Correlations between runoff volume from land use area across each catchment (calculated from surface area; see “Methods” section) and contaminant loading. Loading is based upon averages of measured 2019 SW concentrations; see Additional file 1: Table S5. Figure S1. Stormwater catchments delineated within the CoS following Al Masum et al. [3]. Catchments included in this study are Light & Power (SCB E), Circle Drive S Bridge (SCB W), 14th St. E. (including both the MacPherson Ave. and 14th St. E. catchments), 17th St. W., 23rd St. W., and Wanuskewin Road (Silverwood Dog Park). Stormwater sampling occurred over summer 2019; the data are intended to complement a parallel 2018 study examining summer SW quality in the Taylor Street, Avenue B S, Preston Crossing, Dog Park (Preston), Spadina/Sturgeon, and Whiteswan/WWTP catchments. Figure S2. Land use breakdown of study catchments. The 14th St. E. catchment above drains to both the MacPherson Ave. and 14th St. E. outfalls (though not delineated on the land-use map, areas for each subcatchment are provided by the CoS). Adapted from Al Masum et al. [3]. Refer to Additional file 1: Table S1 for land use classification acronyms. Refer to Additional file 1: Table S2 for total and land-use surface area in km2.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,838 | 0,143 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».