Emergence of New Explanatory Variables for 2D Habitat Modelling in Large Rivers: The St. Lawrence Experience
Notice bibliographique
Résumé
The St. Lawrence River is one of the most important large rivers in North America. This 600-km long watercourse is characterized by a high degree of physical heterogeneity, including fast moving narrow reaches separated by fluvial lakes reaching 10 km in width. The mean annual discharge from the outflow of Lake Ontario is 7500 m3/s and has been managed for hydropower and transportation since the 1960s. With the management plan currently under review an effort is being made to include criteria that take into account the impacts of regulation on the biotic components of the river ecosystem. High resolution 2D spatial modelling of river habitats and floodplains is a powerful tool to make quantitative impact assessments of the biota. Physical variables commonly used in habitat models include depth, velocity and substrate size. In addition, other abiotic variables such as wind-generated wave stress, light penetration, water temperature, sedimentation of fine particles, specific discharge and bottom slope, that define the local ’hydroperiod’ have been suggested. Our proposed approach integrates abiotic data obtained from numerical models, field measurements and biological information to overcome problems inherent in temporally and spatially heterogeneous river systems. This approach was tested with a habitat model applied to submerged aquatic vegetation, various categories of wetlands, benthic organisms and various life stages of a number offish species. Logistic regression is the statistical model currently used to synthesize the relationships between abiotic and biotic factors. The short-term objective of this modelling exercise in the St. Lawrence River is to understand the underlying links between fluvial physics and biota. A longer-term objective is to provide a real-time analysis of key variables and to quantify the links between trophic levels.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».