IMPACT ASSESSMENT MODEL FOR CLEAR WATER FISHES EXPOSED TO EXCESSIVELY CLOUDY WATER<sup>1</sup>
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: A new type of empirical model described here enables real time assessment of impacts caused by excessive water cloudiness as a function of (a) reduced visual clarity (excessive cloudiness) and (b) duration of exposure to cloudy conditions, in fisheries or fish life stages adapted to life in clear water ecosystems. This model takes the familiar form used in earlier suspended sediment dose effect models image where z is severity of ill effect (SEV), x is duration of exposure (h), y is black disk sighting range ( y BD, m)—a measure of water clarity, a is the intercept, and b and c are slope coefficients. As calibrated in this study the model is image Severity of ill effect is ranked on a 15‐step scale that ranges from 0 to 14, where zero represents nil effect and 14 represents 100 percent mortality. This model, based on peer consultation and limited meta analysis of peer reviewed reports, accomplishes the following: (a) identifies the threshold of the onset of ill effects among clear water fishes; (b) postulates the rate at which serious ill effects are likely to escalate as a function of reduced visual clarity and persistence; (c) provides a context (the “visual clarity” matrix, with its cell coordinates) to share and compare information about impacts as a function of visual clarity “climate” (d) demonstrates changes in predator prey interactions at exposures greater than and less than the threshold of direct ill effects; (e) calibrates trout reactive distance (cm) as function of water clarity in the form image where y represents reactive distance (cm) and x represents visual clarity (black disk sighting range, cm), and where a and b are intercept and slope respectively, such that image (f) identifies black disk sighting range, in meters, and its reciprocal, beam attenuation, as preferred monitoring variables; and (g) provides two additional optical quality variables (Secchi disk extinction distance and turbidity) which, suitably calibrated as they have been in this study, expand the range of monitoring options in situations in which the preferred technology—beam attenuation equipment or black disk sighting equipment—is unavailable or impractical to use. This new model demonstrates the efficacy of peer collaboration and defines new research horizons for its refinement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».