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Enregistrement W6977637066 · doi:10.6084/m9.figshare.5633878

Hypoxic conditions in stormwater retention ponds: potential for hydrogen sulfide emission

2017· article· en· W6977637066 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStormwaterWater qualityHypoxia (environmental)SulfideHydrogen sulfideAlgal bloomNutrientHydrology (agriculture)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Improper design and maintenance of stormwater ponds (SWPs) may lead to hypoxic conditions, poor water quality and the production of hydrogen sulfide (H2S). The objective of this study is to develop a comprehensive understanding of hypoxic conditions of SWPs, with a focus on the potential for H2S production and emission. This study was conducted at two retention SWPs in Ottawa, Canada; a problematic pond with the propensity for H2S emission and a reference pond that did not demonstrate H2S emission. The investigation illustrated a significant impact of low dissolved oxygen (DO) concentrations, hypoxic conditions, on the concentration of total sulfides in the water column. Both ponds were shown to periodically experience hypoxic conditions at depth, especially during summer periods with less precipitation and across longer periods of winter, ice-covered conditions. The problem pond, however, was shown to experience lower DO and longer hypoxic conditions than the reference pond in both non-ice-covered and ice-covered conditions due to greater depth and a longer hydraulic retention time. Hypoxic conditions were initiated at the deepest locations in the problem pond and subsequently were spread across the entirety of the pond under winter, ice-covered conditions. Algal biomass (Chlorophyll-a) and soluble biochemical oxygen demand concentrations were shown to not likely be significant factors in the development of hypoxia in the H2S-generating pond. Algal blooms of colonial Chrysophyceae, Synura, a known mixotroph, were observed during ice-covered conditions in the problem pond possibly due to stress-coping mechanisms of algae.

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)0,000
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
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,234 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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