Assessment of relative environmental risk from log yard runoff in British Columbia. Forestry Chr
Notice bibliographique
Résumé
Run-off is generated at logyards at sawmills and dryland sorts when mobile water interacts with woody debris. Logyard run-off can contain a range of constituents with the potential to have an adverse impact on the receiving environment. Many geoclimatic, operational and physical factors contribute to the volume and characteristics of run-off, and a management tool to predict relative environmental risk from different sites would be of value. In this study, we attempted to develop such a tool. A survey was devised and distributed to log-yard operators in British Columbia. The survey provided information on site characteristics, volumes and types of wood processed, oper-ational practices, the incidence of run-off, run-off treatment practices, as well as the ultimate receiving environment. Qualitative and quan-titative data from the survey were subjected to statistical analyses to: (1) determine the factors that contributed to risk; (2) assign relative risk ratings to each site; and (3) rank facilities according to their potential to impact the receiving environment. Multidiscriminant anal-ysis was used to determine which factors were correlated to environmental risk posed by run-off. Eighty-nine percent (64/72) of the facil-ities had visible run-off. Sixty-six percent (42/64) of the facilities fell into the high risk category with the remaining 34 % (22/64) being low risk. In order of importance, volume of wood stored onsite (largest contribution), frequency of run-off events and colour intensity of run-off (smallest contribution) were factors that significantly contributed to risk and were correlated positively. The methods employed in this study could be applied as management tools to identify sites for further assessment and evaluate the need for remediation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,005 | 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 ».