Chapter 8: Development of a national river bioassessment system (AUSRIVAS) in Australia
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,008 |
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 ».