MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1821654799

Chapter 8: Development of a national river bioassessment system (AUSRIVAS) in Australia

2000· book-chapter· en· W1821654799 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueUTAS Research Repository · 2000
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInvertebrateGeographyEnvironmental resource managementEnvironmental planningEnvironmental protectionEnvironmental scienceWater resource managementEcology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Book Abstract: This book presents an up-to-date account of developments in predictive bioassessment systems for classifying and monitoring fresh waters, based on macroinvertebrates. It describes in considerable detail developments with the River Invertebrate Prediction and Classification System (RIVPACS) of the UK, the AUSRIVAS programme in Australia, and the BEAST in Canada. Multimetric methods from North America, bioassessment approaches in The Netherlands, Sweden and Spain, and the application of artificial intelligence techniques are all included. The book is based on an international workshop of 59 invited scientists from 23 countries that took place at Jesus College, Oxford in 1997. For all those who are professional scientists involved in aquatic bioassessment methods or the management of natural and impacted fresh waters, this book is a necessary reference text. Similarly for students wishing to learn more about the use of macroinvertebrates for assessing biological quality of fresh waters, it is an invaluable source of information. - - - - - Chapter Abstract: The history and development of the new Australian national river bioassessment system is described. The AUStralian RIVer Assessment Scheme (AUSRIVAS), contains a river bioassessment system largely based on the British RIVPACS. It has been developed in a cooperative effort between federal and state government agencies, and a variety of researchers. Despite the maintenance of state and territory boundaries in developing a national river bioassessment framework, uniformity of sampling, modelling and reporting was sought. The encapsulation of the reference condition within a bioassessment system was also seen as important. The RIVPACS framework was selected for adaptation to Australian conditions under the nationally-managed Monitoring River Health Initiative (MRHI), and over 1500 reference sites were sampled over a 2-year period for invertebrates and environmental variables, under a common protocol. The political, managerial and environmental context of Australia markedly shaped the manner in which RIVPACS was adopted. The 48 RIVPACS-type models developed under the MRHI are run behind a common software platform, accessible over the internet. Differences between RIVPACS and AUSRIVAS are described. AUSRIVAS is being used to conduct the first national assessment of river health, and is becoming integrated into a variety of policy and regulatory mechanisms. Problems associated with developing and maintaining integrated, evolving systems like RIVPACS at a national level are described, including the recent wave of changes to the public sector.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,645
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,253 · 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