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Enregistrement W2469946517 · doi:10.1002/rra.3057

A Statistical Model for Managing Water Temperature in Streams with Anthropogenic Influences

2016· article· en· W2469946517 sur OpenAlexafffund
E. O. McGrath, N. Neumann, Craig Nichol

Notice bibliographique

RevueRiver Research and Applications · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaOkanagan University CollegeOkanagan College
Organismes subventionnairesPacific Salmon FoundationUniversity of British ColumbiaU.S. Army Corps of EngineersWashington State University
Mots-clésSTREAMSEnvironmental scienceHydrology (agriculture)DischargeHabitatAquatic ecosystemEcosystemDrainage basinEcologyGeographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Streams in the Pacific Northwest (Oregon, Washington, British Columbia) face rising summer temperatures and increasing anthropogenic influence, with consequences for fish populations. Guidance is needed in small managed watersheds for setting reservoir release rates or for the restriction of water extractions to meet the needs of fish and aquatic ecosystems. Existing environmental flow methods focus on discharge rates and do not typically consider water temperatures, and detailed thermal models are too complex for widespread implementation. We used multiple logistic regression to develop statistical models for estimating the probability of exceeding a salmonid stream temperature threshold of 22 °C as a function of discharge and maximum daily air temperatures. Data required are air temperature, stream temperature and stream discharge over a minimum of one summer. The models are used to make minimum discharge recommendations under varying forecast weather conditions. The method was applied to nine streams in the Pacific Northwest. Minimum recommended discharge generally ranged from 23% to 86% of mean annual discharge and was higher than observed low flows in most streams. Comparison of the new method to existing methods for Fortune Creek in British Columbia indicated that total season discharge volumes could be reduced while meeting thermal requirements. For other streams, it was evident that high water temperatures cannot be managed by increasing discharge, as the discharge required would be greater than natural discharge and higher than achievable by management. The statistical method described in this paper allows for a risk‐based approach to discharge management for fish habitat needs.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,297 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations8
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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