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Enregistrement W1976500110 · doi:10.1139/l08-126

Modelling aquatic vegetation and dissolved oxygen after a flood event in the Bow River, Alberta, Canada

2009· article· en· W1976500110 sur OpenAlexaffvenueabout
Kelly L. Robinson, Caterina Valeo, M. Cathryn Ryan, Angus Chu, Mike Iwanyshyn

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMacrophytePeriphytonEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Vegetation (pathology)Flood mythWater qualityAquatic plantTributaryChlorophyll aShadingEcologyBiomass (ecology)GeologyGeographyChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traditionally, macrophyte density has been considered the primary factor affecting the large dissolved oxygen fluctuations in the Bow River. After a major flood event scoured macrophytes in 2005, and subsequently changed river dynamics, the City of Calgary needed to update their predictive computer model for water quality to reflect the new conditions, which led to this study. A 2006 aquatic vegetation survey was also completed to assess post-flood conditions. The survey found that the average macrophyte dry weight was much lower (28 g/m2 ± 100 (p = 0.05)) than the historic average of 241 g/m2 ± 29, while the average periphyton chlorophyll-a concentration was higher (343 mg/m2 ± 71) than the historic average (158 mg/m2 ± 17)). Dissolved oxygen (DO) fluctuations were similar to pre-flood levels despite changes in the dominant vegetation. Using the results of this survey, the significant and previously unrecognized effects of periphyton diurnal processes on DO concentrations in the Bow River were identified and the Bow River water quality model (BRWQM) was recalibrated to reflect these findings. Adjustments were made to the BRWQM’s periphyton submodel to account for the more dominant role played by these organisms in river processes, and a competitive shading factor between macrophytes and periphyton was also introduced to more accurately model the species' competition for available sunlight. This newly calibrated and validated version of BRWQM was tested and found capable of predicting the occurrence of low DO concentrations in the Bow River and can provide a useful tool for forecasting the water quality effects of the city's planned wastewater infrastructure expansion.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,157
Écart entre enseignants0,153 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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