Development of an Inventory of Coastal Wetlands for Eastern Georgian Bay, Lake Huron
Notice bibliographique
Résumé
Coastal wetlands of eastern Georgian Bay provide critical habitat for a variety of wildlife, especially spawning and nursery habitat for Great Lakes fishes. Although the eastern shoreline has been designated a World Biosphere Reserve by UNESCO, a complete inventory is lacking. Prior effort by the Great Lakes Coastal Wetland Consortium (GLCWC) was unable to fully identify coastal wetland habitat in eastern Georgian Bay due to limited data coverage. Here we outline the methodology, analyses, and applications of the McMaster Coastal Wetland Inventory (MCWI) created from a comprehensive collection of satellite imagery from 2002–2008. Wetlands were manually delineated in a GIS as two broad habitat types: coastal marsh and upstream wetland. Coastal marsh was further subdivided into low marsh (LM; permanently inundated) and high marsh (HM; seasonally inundated) habitat. Within the coastal zone of eastern and northern Georgian Bay there are 12629 distinct wetland units comprised of 5376 ha of LM, 3298 ha of HM and 8676 ha of upstream habitat. The MCWI identifies greater total wetland area within the coastal zone than does the GLCWC inventory (17350 ha versus 3659 ha resp.). The MCWI provides the most current and comprehensive inventory of coastal wetlands in eastern Georgian Bay.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».