Integrating Data, Resources, and Capabilities in the Great Lakes: Impacting Federal, State, Tribal, Local, and Private Partnerships through the Area Committee
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The Great Lakes of the United States and Canada comprise, essentially, a closed freshwater system in which over 31 million individuals coexist within the industrial, agricultural, and recreational economies of the region. With annual replacement rates of less than one percent, pollutants introduced into the Great Lakes can, over time, concentrate, resuspend, and infiltrate the biologic system through annual lake turnover, navigational dredging, and cycling through the food web. Past spills of oil and hazardous substances resulted in highly elevated levels of byproducts such as polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs), heavy metals like mercury, and toxics including polychlorinated biphenyls (PCBs). These have resulted in stream degradation, fish consumption advisories, fish kills, and beach closures, with impacts felt at the local, watershed, regional, and binational levels. Traditionally, in the Great Lakes, local and regional policy groups have interacted with the Federal government through such programs as Areas of Concern (AOC) and the LakeWide Management Plan (LaMP) process; but these venues have not allowed direct interaction with the response and remedial community at any level. Area Committees, on the other hand, and also operating at more or less the local level and with a broad spectrum of participation, are uniquely situated to evolve and assist with specific issues on a timely basis. The coordinative and collaborative abilities of the Area Committee allow for initiating timely information gathering, focused decision-making, and action implementation, if necessary. The benefits of Area Committee involvement are two fold and profit both the policy and response groups in the Great Lakes.The concerns, historic practices, and larger-scale/longer-term vision can be vetted through the policy groups to the Area Committee.The Area Committee can, in turn, influence its members in specific directions through modified scopes of investigation and training/exercising that specifically address Area responsibilities. The Area Committee's ability to expand its audience and augment its knowledge base is critical to developing a fully integrated multi-tiered and multi-missioned planning, preparedness, and response community.
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 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 | 0,032 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,016 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».