Evaluation of a Simple Method to Classify the Thermal Characteristics of Streams Using a Nomogram of Daily Maximum Air and Water Temperatures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study assessed the applicability of an existing methodology to classify different stream sites into coldwater, coolwater, or warmwater areas based on their maximum air and water temperatures in summer. Using this methodology, single measurements of daily maximum air temperatures (≥24.5°C) and water temperatures at 1600 hours between July 1 and September 7 can be plotted on a nomogram to approximate the thermal classification of a site. Data from 122 sites throughout the Great Lakes basin, Ontario, indicated that the existing methodology should be revised to include sampling days from July 1 to August 31 instead of July 1 to September 7 and daily sampling periods between 1600 and 1800 hours as opposed to 1600 hours to capture the warmest temperatures at the sites. Data from 80 of the 122 sites consistently fell into the coldwater, coolwater, or warmwater categories. Data from 5 sites overlapped the coldwater and coolwater categories, whereas data from 37 sites overlapped the coolwater and warmwater categories. Water temperatures at 11 of the coolwater–warmwater sites decreased as air temperatures increased. These sites had more groundwater discharge potential than either the coolwater and warmwater sites. This suggests that a higher proportion of groundwater (as opposed to surface runoff) in the summer caused the water temperatures to cool as air temperatures increased. A revised nomogram was developed that included five (cold, cold–cool, cool, cool–warm, and warm) rather than three (cold, cool, and warm) thermal classifications for sites in Ontario streams. We recommend the use of the revised nomogram to determine the thermal classification of stream sites, as the revised categories also correspond to the thermal preferences of 72 stream fish species commonly found in the Great Lakes basin.
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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 | 0,010 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».