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Record W2181423403 · doi:10.2166/wqrj.2008.013

Spatial Distribution and Characterization of Contaminated Soils in Riverbanks of Saint-François and Massawippi Rivers (Southern Québec)

2008· article· fr· W2181423403 on OpenAlexafffundabout
Diane Saint‐Laurent, Marlies Hähni, Julien St-Laurent

Bibliographic record

VenueWater Quality Research Journal · 2008
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicHeavy metals in environment
Canadian institutionsGDG EnvironnementUniversité du Québec à Trois-Rivières
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité du Québec à Trois-Rivières
KeywordsForestryHumanitiesGeographyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Abstract Des sols contaminés aux hydrocarbures (C10-C50) et d'autres contaminants ont été découverts récemment dans les berges des rivières Saint-François et Massawippi, entre les municipalités de Eustis et Drummondville (sud du Québec). Il est probable que cette contamination provienne d'un déversement accidentel ou illégal dont la source serait l'ancienne mine de Eustis située au abord de la rivière Massawippi. La couche contaminée se retrouve parfois à plus d'un mètre de profondeur des berges. Malgré qu'il existe de nombreux rapports gouvernementaux sur la qualité de l'eau de ce bassin, aucune étude sur la contamination des berges et des sédiments du lit n'a été réalisée le long des rivières Saint-François et Massawippi, même si ces rivières circulent à travers d'anciennes zones industrielles et minières. Cette étudie vise à évaluer la distribution spatiale de la contamination le long des berges et dresse une caractérisation du type et du niveau de concentration des hydrocarbures et autres contaminants (ex. métaux lourds). Les résultats obtenus indiquent que certaines berges sont davantage contaminées par des hydrocarbures (C10-C50), en particulier dans le secteur de Windsor. Les autres polluants (métaux lourds, BPC et HAP) indiques des faibles niveaux de contamination à l'exception de certains métaux (Cu et Zn). Pour les sites plus pollués, ils sont inclus dans les critère B et C qui présente certaines contraintes d'utilisation du sol en tenant compte des normes du Ministère du Développement durable, de l'Environnement et des Parcs.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.450
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.003
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.053
GPT teacher head0.308
Teacher spread0.255 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations8
Published2008
Admission routes3
Has abstractyes

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