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Enregistrement W2281836895 · doi:10.3390/w8020042

Using a Geospatial Model to Relate Fluvial Geomorphology to Macroinvertebrate Habitat in a Prairie River—Part 1: Genus-Level Relationships with Geomorphic Typologies

2016· article· en· W2281836895 sur OpenAlexaffabout
Anna Meissner, Meghan Carr, Iain D. Phillips, Karl‐Erich Lindenschmidt

Notice bibliographique

RevueWater · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensGlobal Institute for Water SecurityWater Security AgencyUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFluvialSinuosityGeospatial analysisDigital elevation modelHydrology (agriculture)HabitatEnvironmental scienceSTREAMSEcologyGeographyGeologyGeomorphologyRemote sensing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modern river ecosystems undergo constant stress from disturbances such as bank stabilization, channelization, dams, and municipal, agricultural, and industrial water use. As these anthropogenic water requirements persist, more efficient methods of characterizing river reaches are essential. Benthic macroinvertebrates are helpful when evaluating fluvial health, because they are often the first group to react to contaminants that can then be transferred through them to other trophic levels. Hence, the purpose of this research is to use a geospatial model to differentiate instream macroinvertebrate habitats, and determine if the model is a viable method for stream evaluation. Through the use of ArcGIS and digital elevation models, the fluvial geomorphology of the Qu’Appelle River in Saskatchewan (SK) was assessed. Four geomorphological characteristics of the river were isolated (sinuosity, slope, fractal dimension, and stream width) and clustered through Principle Component Analysis (PCA), yielding sets of river reaches with similar geomorphological characteristics, called typologies. These typologies were mapped to form a geospatial model of the river. Macroinvertebrate data were aligned to the locations of the typologies, revealing several relationships with the fluvial geomorphology. A Kruskal-Wallis analysis and post hoc pairwise multiple comparisons were completed with the macroinvertebrate data to pinpoint significant genera, as related to the geospatial model.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,182 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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