Variables affecting sediment sulfide concentrations in regulatory monitoring at salmon farms in the Bay of Fundy, Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Annual monitoring of sediments is conducted under salmon farms in the southwestern New Brunswick (SWNB) area of the Bay of Fundy, Canada, from August to October. We examined the relationships between the average sediment sulfide concentrations at salmon farms monitored from 2006 to 2009 and some variables related to farm operations: farm age, predicted average near-surface current speed, and estimated biomass of salmon at the time of monitoring. Data for all of these variables were available for 87% of salmon farms monitored in these years (farms that had been inactive for >1 yr were excluded). The year of monitoring had no significant effect, so data from all 4 yr were combined. The ability of the 3 variables to predict sulfide concentrations at the time of monitoring was analyzed using a linear model with log-transformation of variables (except farm age). Each variable individually showed a significant correlation with sulfide concentration, but the model including all 3 variables explained only 37% of the variation. Current speed and biomass explained the highest proportions of sulfide variation (together 35%). Almost 30% of monitoring events occurred at farms holding no fish. When these fallowed sites were excluded, the model explained only 24% of sulfide variation, with current speed being the most important predictor variable. Management actions targeted at farm size (biomass) and physical aspects of sites (especially current speed) may help to reduce the risk of causing adverse benthic impacts, but measurable effects may not be observed due to the large amount of sulfide variation that is not explained by these variables.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle