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Enregistrement W7100012588

ECOSYSTEM RECOVERY AFTER EMISS ION REDUCTIONS:

2016· article· en· W7100012588 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCultural and Sociopolitical Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcosystemAquatic ecosystemTerrestrial ecosystemVegetation (pathology)MicroclimateLichenInvertebrateParticulates
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. A case history is presented escribing the ecosystem changes that accompanied the nearly 90 % reduction of SO2 and metal particulate emissions from Sudbury smelters during the past 25 years. The instances of severe ground-level fumigations that caused acute damage to vegetation i an area of approximately 1,000 km 2 have been nearly completely eliminated. Significant improvements in water quality have also occurred in many of the estimated 7,000 acid-damaged lakes. Several species of acid-sensitive phytoplankton, zooplankton and insects have invaded lakes where improvements have occurred. Epiphytic lichens have reinvaded the former "lichen desert " that once extended out 7 km from the smelters. Sensitive species uch as Evernia mesomorpha and Usnea hirta now exist throughout the area. The vascular plant communities have been relatively slow to recover in the most severely damaged terrestrial reas. Metal-tolerant grasses (e.g. Agro~tis cabra, Deschampsia c espitosa) were the first species to invade the barrens. Acid- and metal-contamination of soil, severe microclimate conditions, and the damaging effects of insect pests appear to delay recovery of terrestrial ecosystems. Recovery rates of aquatic ecosystems are also affected by a suite of physical, chemical and biotic interactions and many lakes remain severely damaged.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,178 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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