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Record W2415898513 · doi:10.7202/1036500ar

Qualité de l’eau du Saint-Laurent de 2000 à 2014 : paramètres classiques, pesticides et contaminants émergents

2016· article· fr· W2415898513 on OpenAlexvenueaboutno aff
Isabelle Giroux, S. Hébert, David Berryman

Bibliographic record

VenueLe Naturaliste canadien · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicFish Ecology and Management Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesForestryArtGeographyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Selon l’indice de qualité bactériologique et physicochimique (IQBP 5 ), l’eau du Saint-Laurent est de bonne qualité en amont de Montréal, mais elle se détériore en aval, dans le chenal de navigation et dans la masse d’eau au nord de celui-ci, à cause de la contamination bactériologique provenant des stations d’épuration de Montréal, Longueuil et Repentigny. Au sud du chenal, la qualité est bonne ou satisfaisante tout au long du corridor fluvial. Dans la région de Québec, toutes les stations d’échantillonnage présentent une eau de bonne qualité ou à la limite de cette classe. De 2000 à 2014, le pourcentage de stations de qualité mauvaise ou très mauvaise a diminué, mais la fréquence de dépassement des critères de qualité pour le phosphore et les coliformes fécaux n’a pas montré de tendance significative. De 4 à 33 pesticides ont été détectés dans les tributaires du Saint-Laurent, selon le tributaire, et 20 de ces produits ont été détectés dans le lac Saint-Pierre. Les concentrations de clothianidine, de thiaméthoxame et d’atrazine dans le lac ont parfois dépassé les critères de qualité de l’eau pour la protection des espèces aquatiques. Les contaminants d’intérêt émergent comme les nonylphénols éthoxylés, les PBDE, les composés perfluorés et les produits pharmaceutiques et de soins personnels sont également présents dans le Saint-Laurent. Les concentrations de PBDE dans le poisson dépassent les critères pour la protection du poisson lui-même et ceux concernant la faune terrestre piscivore. Les concentrations de nonylphénols éthoxylés ont diminué à la suite de mesures de contrôle gouvernementales instaurées durant les années 2000. Après 2 décennies d’amélioration, la qualité de l’eau du Saint-Laurent est restée relativement stable entre 2000 et 2014. Cependant, de nouveaux pesticides et des contaminants d’intérêt émergents ont été détectés et, pour plusieurs d’entre eux, les connaissances actuelles ne permettent pas de cerner leurs effets potentiels sur l’écosystème.

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.482
Threshold uncertainty score0.971

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.011
GPT teacher head0.242
Teacher spread0.231 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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
Published2016
Admission routes2
Has abstractyes

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