MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W748644468 · doi:10.1021/bk-2003-0835.ch013

An Approach for Characterizing Arsenic Sources and Risk at Contaminated Sites: Application to Gold Mining Sites in Yellowknife, NWT, Canada

2002· book-chapter· en· W748644468 sur OpenAlexaffabout
Kenneth J. Reimer, Christopher A. Ollson, Iris Koch

Notice bibliographique

RevueACS symposium series · 2002
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArsenicExtraction (chemistry)Environmental remediationSoil waterEnvironmental chemistryContaminationEnvironmental scienceHuman healthSoil testSoil contaminationMining engineeringGold miningNatural (archaeology)Arsenic contamination of groundwaterSoil scienceGeologyChemistryEcologyEnvironmental healthBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Yellowknife, Canada has an extensive soil arsenic contaminant problem as a result of 60 years of gold mining activity. Multivariate statistics (PCA) were used to determine that the natural concentration of arsenic in the area is also elevated (up to 150 ppm). As total arsenic concentrations may overestimate the actual risk posed to ecological and human health, sequential selective extraction (SSE) and a simulated gastric fluid extraction (GFE) were used to assess environmentally available and bioavailable fractions in soils. Subjecting various soil types to these techniques confirmed this hypothesis. The high arsenic content in crushed mine rock was neither environmentally available (<10% for SSE) or bioaccessible (<12% for GFE). Conversely, the low arsenic content in organic soils is more environmentally available (10-50% for SSE) and bioaccessible (>30% for GFE). Collectively, these techniques can be used to identify actual risks and develop effective remediation strategies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,826
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,185 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueACS symposium seriesMême sujetHeavy metals in environmentTravaux en français237 207