Identifying Optimal Sites for Aquaculture in Southern Ontario Aggregate Pit Lakes: A Sustainable Post-Mining Land-Use Alternative
Notice bibliographique
Résumé
Approximately 20%, or 967 aggregate extraction operations in southern Ontario, currently operate below the water table. As these sites transition into pit lakes, they are often characterized by low nutrients, steep walls, and limited biological activity. These future pit lakes represent a unique opportunity for repurposing to create positive social and economic impacts. However, effective post-mining land-use (PMLU) in pit lakes must carefully consider the limnology, geography, and technical attributes of each site. We propose the implementation of aquaculture as an innovative and sustainable PMLU strategy in pit lakes. With proper management, aquaculture creates a positive environmental, economic and social impact by adding nutrients to the oligotrophic lake, generating jobs and producing new regional food sources. Currently, there are no standardized methods or criteria to assess pit lakes for aquaculture suitability. Similarly, no comprehensive public database of pit lakes exists in Ontario. As such, we synthesize knowledge from scientific literature, historical cases of aquaculture and conducted interviews with experts to summarize the aquaculture success criteria. Then, we developed a GIS database for aggregate pit lakes in southern Ontario that includes social, technical and economic indicators derived from publicly available data. Finally, to further facilitate the decision-making processes, we developed a pre-screening model that assigns compatibility scores to each site. Our pre-screening model leverages a multi-criteria decision analysis methodology using 6 proxy indicators such as lake surface area, thermal profile and local community vulnerability indicators. Our model aggregates this data and then assigns scores to each pit lake using both the Simple Additive Weighting (SAW) and Preference Ranking Organization Method for Enrichment of Evaluations (PROMETHEE) multi-criteria decision analysis. According to our model, multiple sites in our 186-pit lake database demonstrate the fundamental characteristics for suitability to aquaculture. Our comprehensive research, data solutions and pre-screening tool facilitate the development of sustainable and innovative pit lake rehabilitation techniques. Future research will further expand our scope beyond southern Ontario and assess other PMLU opportunities associated with valuable mine waters.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».