MétaCan
Menu
← Back to cohort
Record W7027149273

Caractérisation de la géochimie de l’eau souterraine et de l’impact anthropique sur la qualité de l’eau dans la région des Laurentides et de la MRC Les Moulins

2021· other· fr· W7027149273 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2021
Typeother
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicAvian ecology and behavior
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPopulationNorth seaWest indies
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’eau souterraine constitue le plus gros réservoir d’eau douce accessible et représente 1/3 des prélèvements d’eau douce dans le monde. La contamination de l’eau souterraine est devenue un des problèmes globaux majeurs de la planète. En 2018, une équipe de l’UQAM a entrepris le projet d’acquisition des connaissances sur les eaux souterraines réalisées par une équipe de l’UQAM dans la région des Laurentides et de la MRC Les Moulins (11 500 km2) dans la province du Québec, au Canada. Dans la région d’étude, 44% de la population s’alimente en eau potable part des puits résidentiels. Très peu de données sont disponibles sur la qualité de l’eau souterraine, dans cette région qui connait un développement important pouvant causer une pression sur la qualité ressource. Ce projet de maîtrise avait pour but de procéder à l’analyse géochimique, isotopique et bactériologique des eaux souterraines de la région des Laurentides et de la MRC les Moulins. Pour cela, quatre objectifs spécifiques ont été définis : 1) caractériser la géochimie de l’eau souterraine pour identifier les différents faciès hydrogéochimiques, 2) déterminer les activités humaines ont un impact sur la qualité de l’eau souterraine, 3) identifier les sources de contaminations décelées, 4) évaluer si une densification de l’échantillonnage apporte des informations utiles pour identifier les sources de contaminants. Au cours des étés 2019 et 2020, 390 échantillons d’eau souterraine ont été prélevés dans différents types d’ouvrage de captage (résidentiel, municipaux, forage) et dans différents contextes hydrogéologiques. Près de 50 paramètres géochimiques (anions, nutriments, métaux et sulfures), trois isotopes stables (15N, 2H, 18O) 35 pesticides, 15 produits de soins personnels (PP) ainsi que cinq paramètres microbiologiques ont été analysés. L’échantillonnage a été réalisé à l’échelle régionale avec un échantillon tous les 25 km2 et à l’échelle locale sur trois bassins versants expérimentaux, avec un échantillon tous les 5km2. L’analyse des éléments chimiques majeurs (Ca, Cl, Na, SO4, K, HCO3) a permis de dégager neuf faciès hydrogéochimiques, dont le type Ca-HCO3 est le plus récurrent. Ce type d’eau se situe dans les zones de recharges et est lié à la dissolution des carbonates. Les contextes hydrogéologiques, incluant le degré de confinement (libre, semi-captif, captif) et les aquifères dans le roc et les dépôts meubles semblent influencer la qualité de l’eau. Les aquifères à nappe libre renferment majoritairement des eaux moins minéralisées et moins évoluées que les aquifères captifs ou semi-captifs et les aquifères dans le roc des eux plus minéralisés. Des concentrations en nitrates, en pesticides respectant les nomes de potabilité ont été mesurées. Des dépassements de normes ont été mesurés pour les fluorures, le baryum et l’uranium. Des produits pharmaceutiques ont également été détectés. Plusieurs dépassements de critères esthétiques de qualité de l’eau ont été observés, notamment pour le manganèse, fer, le sodium et les chlorures, les matières dissoutes totales, le pH, les sulfures. Les dépassements de normes sont attribués à la nature des formations géologiques en place, aux conditions physicochimiques dans l’aquifère et, à des contaminations possibles par les sels de route, les effluents de fosses septiques, les activités agricoles, ainsi qu’ à l’invasion du territoire par l’ancienne mer de Champlain dans les Basses-Terres du Saint-Laurent. L’analyse des isotopes stables de l’eau montre que la composition isotopique de l’eau souterraine est proche de celle de l’eau de pluie, ce qui indique une eau souterraine plutôt jeune qui n’a subi d’évaporation. L’analyse des 71 échantillons pour les isotopes stables des nitrates montre que échantillons subissent un mélange d’au moins trois sources de nitrates, soit des fertilisants organiques ou effluents de fosses septiques, des fertilisants minéraux, et l’azote du sol. Plusieurs contaminations bactériologiques dépassant les normes de potabilité ont été observées, plus particulièrement dans les puits se trouvant en condition de nappe libre dans l’aquifère granulaire. La densification de l’échantillonnage dans les trois bassins versants expérimentaux n’a pas réellement permis d’identifier avec certitude les sources de contaminants quand ceux-ci ont été détectés dans l’eau souterraine comme cela aurait pu être attendu. Pour caractériser la vulnérabilité de l’eau souterraine sur le territoire, un indice de vulnérabilité hydrogéochimique a été utilisé, il démontre la vulnérabilité élevée de la zone d’étude, et plus particulièrement pour les aquifères du Bouclier canadien. La vulnérabilité semble diminuer avec l’augmentation du confinement des aquifères. Un nouvel indice a été développé pour caractériser l’impact anthropique sur l’eau souterraine, considérant cinq catégories d’impacts : la salinité, les nitrates, la bactériologie, les produits pharmaceutiques et les pesticides. L’indice montre que malgré la vulnérabilité élevée de la zone, les puits sont modérément impactés par les activités en surface. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : eau souterraine, géochimie, bactériologie, isotopes stables, qualité de l'eau, vulnérabilités, impacts anthropiques, Laurentides

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)0.001
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 score0.472
Threshold uncertainty score0.949

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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 head0.008
GPT teacher head0.236
Teacher spread0.228 · 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

Citations0
Published2021
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueArchipelago (Université du Québec à Montréal)→Same topicAvian ecology and behavior→French-language works237,207→