Editorial: Marine and freshwater quality management
Notice bibliographique
Résumé
Marine and freshwater are the essential components of the earth's hydrosphere and their quality management has been one of the most critical and overriding challenges for all the involved researchers, engineers and decision makers around the globe. The availability of the world's scarce water resources is increasingly limited due to the worsening pollution problems caused by the release of diverse, large quantities of pollutants from point or non-point sources into rivers, lakes, and oceans. Through the food chain, these pollutants can cause acute or chronic effects on the health of aquatic organisms and human beings. Within a global changing context, more effective quality management of marine and freshwater systems demands continuously improved knowledge and technologies, sound decisions and best practices, and benign legal and socio-economic environments to cope with the situation. This special issue on marine and freshwater quality management contains the selected papers presented during the International Conference on Marine and Freshwater Environments (iMFE2014), which was held in St. John's, Canada, from August 6 to 8, 2014. The conference was organized jointly by the 2014 Atlantic Symposium of the Canadian Association on Water Quality, the 2014 Annual General Meeting and 30th Anniversary Celebration of the Canadian Society for Civil Engineering Newfoundland and Labrador Section, the 2014 Annual Conference of the International Society for Environmental Information Sciences, and the 2nd International Conference of Coastal Biotechnology of the Chinese Society of Marine Biotechnology and Chinese Academy of Sciences. The areas of scientific interest on which over 110 papers and posters were presented in the conference covered an impressively wide range of topics with significant added-value for scientists, engineers, researchers and policy makers in the field. After a rigorous peer-review process, eight papers have been selected for publication in this special issue, addressing the following topics: (1) environmental modeling, risk assessment …
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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 | 0,038 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».