Long-term changes in Wolf Lake (Sudbury region, Ontario) situated in Mi’iangan Zaagagan Preserve: a proposed Indigenous conservation area
Notice bibliographique
Résumé
Aquatic ecosystems in northern Ontario (Canada) have been widely studied for responses to anthropogenic activities. Specifically, the adverse effects from metal smelting has cause atmospheric deposition of acidic and metal pollution. Sudbury (Ontario) has been considerable researched for the effects of century long large-scale mining and smelting operations; however, local Indigenous freshwater resources have been largely ignored. Wolf Lake, located ~50 km northeast of Sudbury, is a culturally important site to the Wahnapitae First Nation and local community, providing many ecosystem services. Given its significance, the lake and surrounding old growth red pine (Pinus resinosa) forest is being proposed as an Other Effective area-based Conservation Measure. To determine pre-disturbance conditions to inform management decisions for the proposed conservation site, paleo-ecotoxicological approaches were applied. Here we use a multi-proxy approach of water chemistry records and sedimentary metals, chlorophyll a, dissolved organic carbon, and diatom assemblages from a dated sediment core to reconstruct long-term changes in Wolf Lake. A 40-year water chemistry dataset was analyzed from the Ministry of Environment, Conservation and Parks to reconstruct long-term lake water metal concentrations against sedimentary metal concentrations. Sedimentary metal concentrations were used to plot against threshold and probable effect concentrations and calculate enrichment factors. Chlorophyll a values were used to infer paleoproduction while dissolved organic carbon was used to infer past lake water conditions. The diatom assemblage was applied to a regional transfer function to estimate past lake water pH. Results indicated that Wolf Lake experienced lake water acidification and metal pollution linked to atmospheric deposition and complete recovery has yet to occur.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».