Forestry Water Quality Index – A planning tool for the assessment and communication of the impacts of forestry activities on water quality
Notice bibliographique
Résumé
The assessment of the impacts of forestry activities on water quality is a critical component of forestry management and planning, especially when watersheds are being used for different water uses by different stakeholders. Traditional methodologies for assessing these impacts, while accurate, often do not take into account the intended use of water. Water quality data are inherently technical and are not conducive to communication to all stakeholders—especially the public. There is a need for a communications-based assessment tool that assesses the impact of forestry activities on water quality from the perspective of different water uses. This paper describes the development and application of such a tool, the Forestry Water Quality Index (FWQI). The FWQI has been developed specifically to capture, evaluate and communicate the impact of forestry activities on water quality to multiple stakeholders. Initially based on the Canadian Council of Ministers of the Environment's Water Quality Index, the FWQI was specifically adapted for applications in forestry management. Details of this adaptation and its methodology are outlined. Case studies from Newfoundland and Labrador illustrate the use of the FWQI for communication, performance evaluation, and planning and technical data analysis. The FWQI tool has the ability to compare pre- and post-forestry water quality data (communication), determine the effectiveness of best management practices (performance evaluation), predict water quality after forestry activities (planning) and evaluate seasonal variations in water quality (data analysis). These components provide useful information for the evaluation of the effects of forestry activities on water quality and to ensure sustainable forest management. It can be utilized by both forestry and water resources management to ensure sustainable development of the forestry sector. Key words: FWQI, sustainable forest management, water quality, Newfoundland and Labrador
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 ».