Mercury in the Lake Simcoe aquatic environment
Notice bibliographique
Résumé
Since 1970 when mercury was first measured in fish and sediment from watercourses adjacent to industrial mercury sources (e.g. the St. Clair River - Lake St. Clair system of the Great Lakes and the English - Wabigoon River system of northwestern Ontario), the Province of Ontario has expanded its surveillance program to lakes and streams throughout Ontario. Popular angling species have been collected for mercury analysis from Lake Simcoe over the past few years. For the most part, fish from this lake are low in mercury (less than 0.5 parts per million) and suitable for consumption. Some of the larger predatory fish however, most notably walleye (yellow pickerel), do contain levels of mercury that make these fish suitable only for occasional consumption. The very large walleye (over 30 inches in length) are not recommended for consumption at all. No significant industrial source of mercury in the Lake Simcoe Basin has been identified, therefore, the cause of elevated levels in the large walleye could not be immediately identified. In order to better evaluate the mercury levels and possible sources in the basin, an extensive field survey program was implemented in the winter of 1977. Samples of fish, water and sediments were collected throughout the lake. Existing or past sources that could potentially contribute mercury (municipal discharges, agricultural drainage, sanitary landfill site runoff, etc.) were studied. The following report outlines the findings of the investigation and draws conclusions about the significance of mercury in fish from Lake Simcoe.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».