Managing St. Lawrence River discharge in times of climatic uncertainty : How water quantity affects wildlife, recreation and the economy
Notice bibliographique
Résumé
Large inland lakes with closed drainage basins are largely dependent upon the climatic regime for their water balance, both of which determine the seasonal and inter-annual variations in lake level. Climatic conditions and the resulting changes in water availability impact human activities; in turn, human adaptation to climate (especially under drought conditions) can exert significant feedbacks on water resources. This situation is exemplified by the major changes experienced by two of the largest inland lakes of the world : increased water supply prompted a 2.7 m rise in the Caspian Sea level from 1978 to 1998 (+ 0.135 m per year) whereas persistent drought and water diversions for irrigation purposes generated a 20 m drop in the Aral Sea level between 1960 and 2000 (– 0.5 m per year) (Jorgensen et al. 2003). As a consequence, the Aral Sea has lost over 75 percent of its original (pre-diversion) surface area of 68 000 km2 and split into two basins in 1989 (Jorgensen et al. 2003). These two contrasting situations illustrate the extreme vulnerability of inland lakes to climate and human interventions. Although the situation in the North American Great Lakes differs in many respects, they are nevertheless subject to the same kinds of interactions between climate, hydrology and human activities—all of which bear consequences for aquatic ecosystems (Mortsch 1998, Schindler 2001). As the St. Lawrence River constitutes the major outlet of the Great Lakes through Lake Ontario, the hydrological regime experienced in the river is largely tied to the climatic conditions and human activities taking place in the upper part of its watershed – at the continental scale.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».