Effect of road salt on soil and water properties in Halifax, Nova Scotia
Notice bibliographique
Résumé
Road salt is a crucial public safety tool to protect people on winter roads, but it disperses from roads and impacts the environment.Increased salinity affects both soil and water systems with adverse effects observed on vegetation, nutrient cycling, and aquatic organisms.Nova Scotia applies the most road salt of all the Canadian provinces per unit area with a total of 230,182 tonnes.I compiled and analyzed water conductivity data for the Halifax Regional Municipality (HRM) from datasets provided by the Department of Fisheries and Oceans and Halifax Water to determine the spatial and temporal trends in conductivity.Conductivity has been increasing in most HRM lakes since at least 1980, but seasonal trends were inconsistent.To better understand salinity of soil and lakes, fieldwork was conducted at five lakes in Dartmouth, Nova Scotia that represented sites exposed to or protected from road salt.At each lake, we sampled water and soil on a side that was closer to roads/road salt application, and on another side further away.Statistical analysis showed no significant effect of proximity to road salt application on water conductivity (P = 0.834).There was a significant difference between protected and exposed sites (P = 0.0187).Soil electrical conductivity was also measured on both sides of the lakes at distances of 0, 10, and 20 m from the lake before (fall) and after (winter) road salt application.Soil conductivity was significantly higher at 0 m (compared to 10 m, P = 0.020, and compared to 20 m, P < 0.001) and before road salt application (P = 0.014).There was no significant effect of protection (P = 0.079) or proximity to road salt application (P = 0.184) on soil conductivity.Based on these results, I concluded that road salt is negatively impacting many lakes in the HRM. April 26th, 2021This research took place in K'jipuktuk on the traditional and unceded territory of the Mi'kmaq.I would like to thank my co-supervisors Dr.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».