Community‐Based Groundwater Monitoring Network Using a Citizen‐Science Approach
Notice bibliographique
Résumé
Water level monitoring provides essential information about the condition of aquifers and their responses to water extraction, land-use change, and climatic variability. It is important to have a spatially distributed, long-term monitoring well network for sustainable groundwater resource management. Community-based monitoring involving citizen scientists provides an approach to complement existing government-run monitoring programs. This article demonstrates the feasibility of establishing a large-scale water level monitoring network of private water supply wells using an example from Rocky View County (3900 km(2) ) in Alberta, Canada. In this network, community volunteers measure the water level in their wells, and enter these data through a web-based data portal, which allows the public to view and download these data. The close collaboration among the university researchers, county staff members, and community volunteers enabled the successful implementation and operation of the network for a 5-year pilot period, which generated valuable data sets. The monitoring program was accompanied by education and outreach programs, in which the educational materials on groundwater were developed in collaboration with science teachers from local schools. The methodology used in this study can be easily adopted by other municipalities and watershed stewardship groups interested in groundwater monitoring. As governments are starting to rely increasingly on local municipalities and conservation authorities for watershed management and planning, community-based groundwater monitoring provides an effective and affordable tool for sustainable water resources management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».