Instream Flow Assessment: From Holistic Approaches to Habitat Modelling
Notice bibliographique
Résumé
The conflict between the ever-increasing demand for river water (hydroelectric development, irrigation, drinking water, etc.) and the environmental need for sustaining flows during drought and low flow periods is a recurring problem in water resource management. Competition between water abstraction (offstream use) and instream flow needs (minimum flow for the protection of fish habitat) will undoubtedly increase in the future, as it is estimated that worldwide more than 50% of total accessible runoff is presently being used. Instream flow methods are the primary and essential tools used during environmental impact assessments to evaluate the level of aquatic habitat protection for rivers under reduced flow conditions. Since the 1970s, methodologies, applicable to various scopes of water utilization and of a range of sophistication, have been developed. These can be classified into three categories: historical streamflow, river hydraulics and habitat preference methods. New methods are widely used in North America, but important questions related to validation and range of applicability remain. Existing and new instream flow methods also need to take into consideration changing environmental conditions such as climate change, in establishing a level of protection. The research reported here focuses on the current knowledge, strengths and weaknesses of a variety of instream flow methods as well as their associated level of aquatic habitat protection. Recommendations are provided for future instream flow research depending on the range of complexity of applied methods being contemplated.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».