Indicators of AEI Applied to the Delaware Estuary
Notice bibliographique
Résumé
We evaluated the impacts of entrainment and impingement at the Salem Generating Station on fish populations and communities in the Delaware Estuary. In the absence of an agreed-upon regulatory definition of "adverse environmental impact" (AEI), we developed three independent benchmarks of AEI based on observed or predicted changes that could threaten the sustainability of a population or the integrity of a community. Our benchmarks of AEI included: (1) disruption of the balanced indigenous community of fish in the vicinity of Salem (the "BIC" analysis); (2) a continued downward trend in the abundance of one or more susceptible fish species (the "Trends" analysis); and (3) occurrence of entrainment/impingement mortality sufficient, in combination with fishing mortality, to jeopardize the future sustainability of one or more populations (the "Stock Jeopardy" analysis). The BIC analysis utilized nearly 30 years of species presence/absence data collected in the immediate vicinity of Salem. The Trends analysis examined three independent data sets that document trends in the abundance of juvenile fish throughout the estuary over the past 20 years. The Stock Jeopardy analysis used two different assessment models to quantify potential long-term impacts of entrainment and impingement on susceptible fish populations. For one of these models, the compensatory capacities of the modeled species were quantified through meta-analysis of spawner-recruit data available for several hundred fish stocks. All three analyses indicated that the fish populations and communities of the Delaware Estuary are healthy and show no evidence of an adverse impact due to Salem. Although the specific models and analyses used at Salem are not applicable to every facility, we believe that a weight of evidence approach that evaluates multiple benchmarks of AEI using both retrospective and predictive methods is the best approach for assessing entrainment and impingement impacts at existing facilities.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,036 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».