Continuous Bayesian Network for Studying the Causal Links between Phosphorus Loading and Plankton Patterns in Lake Simcoe, Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
An ecosystem perspective to restoring beneficial uses in Areas of Concern can be interpreted as a shift from the traditional elucidation of simple cause-effect relationships to a multicausal way of thinking that more effectively accommodates ecosystem complexity. This holistic management paradigm has also pervaded the contemporary ecological modeling practice, making compelling the adoption of more sophisticated ecosystem modeling tools. In this study, our primary objective is to develop a Bayesian hierarchical network of simple ecological models for Lake Simcoe, Ontario, Canada, aiming to establish a realistic representation of the causal connections among exogenous nutrient loading, ambient nutrient conditions, and epilimnetic plankton dynamics. In particular, we used a spatially explicit simple mass-balance model forced with idealized sinusoidal loading to predict total phosphorus concentrations. A structural equation model was then used to delineate the interplay among nutrients, ambient light conditions, phytoplankton, and herbivorous biomass. Our analysis highlights the strength of the causal linkages between total phosphorus and water clarity with phytoplankton as well as the capacity of zooplankton grazing to modulate the algal standing crop. Our Bayesian network is also used to examine the exceedance frequency of threshold values for total phosphorus (15 μg/L) and chlorophyll a (4 μg/L) concentrations under scenarios of phosphorus loading reduction. Our study suggests that a 15% phosphorus loading decrease will still result in >25% violations of the 4 μg chla/L value in the two embayments of Lake Simcoe (Cook's Bay and Kempenfelt Bay). The TP levels will decrease in response to the exogenous loading reductions and this improvement will be primarily manifested in the northcentral segments of the system.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».