Effectiveness of Stream Restoration in Reducing Stream Bank Erosion: The Case of Batavia Kill Stream Restoration Projects, New York
Notice bibliographique
Résumé
The number of stream restoration projects has increased dramatically during the last decade, especially in the New York City watershed region, where stream management to improve water quality is a high priority, and where the NYC Department of Environmental Protection and the Greene County Soil and Water Conservation District have partnered to develop a set of restoration demonstration projects. In this paper, the effectiveness of stream restoration projects in reducing stream bank erosion in the Batavia Kill watershed (Greene County, New York) is evaluated. This evaluation is based on a multivariate regression model to relate stream bank erosion rates to various explanatory variables including instruments representing geomorphological characteristics, flow conditions, rainfall conditions, temperature, the vegetation index, soil erodibility, and sediment characteristics. The general to specific approach is used to specify the regression model. A range of statistical tests is applied to check the model accuracy and the validity of the regression model. The results of these tests show that the stepwise regression model accurately predicts stream bank erosion rates on the Batavia Kill stream. The regression model is then applied on the project reaches, assuming there was no stream restoration to predict the stream bank erosion. It is found that the measured erosion on the restored reaches is much smaller than predicted erosion in the "without restoration" case, which means that the effectiveness of stream restoration in reducing bank erosion in the Batavia Kill watershed is significant.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».