In-Stream Temperature Modeling to Evaluate Potential Management Practices along the Speed River, Southern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
The temperature of the Speed River near the City of Guelph in Southern Ontario is affected by an upstream reservoir, urban runoff, reduced baseflows, in-stream impoundments and development of riparian areas. Mitigating stream temperature increases in this system is desirable because of the direct effects of increased temperature on aquatic organisms but also because of the relationship between stream temperature and dissolved oxygen solubility. Dissolved oxygen levels downstream of the City's wastewater treatment plant are of particular concern despite high levels of treatment at the plant. Identification of other, less costly, means to sustain acceptable dissolved oxygen levels in the Speed River, in conjunction with nutrient control, would be of interest. The Stream Network Temperature Model (SNTEMP) was linked to a hydrologic watershed model (GAWSER) and applied to the study area to obtain preliminary predictions of the effects of various management practices on the thermal regime of the Speed River. A network of stream temperature loggers was used to calibrate the stream temperature model and identify specific locations on which to focus management efforts. Management practices evaluated were increased riparian vegetation, increased flows from an upstream reservoir, removal of existing in-stream impoundments and decreased stream width. Improvement of the performance of the model is desired along with application of a stream temperature model with a finer temporal resolution.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».