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Enregistrement W2086911225 · doi:10.1080/20018091095140

Strategies for Protecting and Restoring Rhode Island's Watersheds on Multiple Scales

2001· article· en· W2086911225 sur OpenAlexfundno aff
Suzanne M. Lussier, Henry A. Walker, Gerald G. Pesch, Walter Galloway, Robert W. Adler, Michael Charpentier, Randy L. Comeleo, Jane L. Copeland

Notice bibliographique

RevueHuman and Ecological Risk Assessment An International Journal · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality and Resources Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWatershed Watch Salmon SocietyU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésResource (disambiguation)Environmental resource managementNatural resourceEnvironmental planningGeographic information systemProcess (computing)Water qualityClean Water ActAquatic ecosystemGeographyScale (ratio)Environmental protectionEnvironmental scienceBusinessComputer scienceEcologyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Clean Water Act has traditionally preserved the quality and quantity of a region's water by focusing resources on areas with known or anticipated problems. USEPA Region 1 is taking the supplemental, longer-range approach of protecting areas of New England where natural resources are still healthy. As part of Region 1 's “New England Resource Protection” approach, stakeholders participate in an open process that identifies healthy ecosystems and characterizes how well they support aquatic life and human health. Since the concerns of stakeholders are usually local, the process also displays areas of nonattainment within individual watersheds and determines their likely causes. One of the most powerful ways to display these types of information on multiple scales is to use a geographic information system (GIS). The case of phosphorus in southern Rhode Island's Tucker Pond illustrates how a GIS can help integrate concerns from the public, data from Clean Water Act monitoring, and information from the New England Resource Protection Project to identify types of environmental assessment questions on scales ranging from states to subwatersheds. By involving the public at all stages of the process and better informing them about their watersheds, this new approach makes them better stewards of their environment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,743

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,102
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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