Loon Nest Viability Model: A Performance Indicator for Improving Water-Level Regulation of Large Water Bodies
Notice bibliographique
Résumé
Rule curves dictating target water levels for management have been implemented in several water bodies in North America over the last 70 years or more. Anthropogenic alterations of water levels are known to affect several components of wetland ecosystems. Evaluating the influence of rule curves on biological components with simple performance indicators could help harmonize water level management with wetland integrity. We assessed the potential of using the probability of common loon nest viability as a performance indicator of long-term impacts of rule curves on nesting wetland birds. We analyzed the outcome of rule curves on the probability of loon nest viability in Rainy Lake and Namakan Reservoir, 2 regulated water bodies located along the Ontario-Minnesota border. The analysis was focused on 4 hydrological time series between 1950 and 2013: 2 sets of time series simulating rule curves used to manage the water bodies in the past decades (referred to as the 1970RC and 2000RC), one of the historical measured water levels, and one of computed natural water levels. The probability of loon nest viability under the 1970RC was 2× higher than under natural conditions in both water bodies. The probability was also 2× higher under the 2000RC than under the 1970RC in the Namakan Reservoir but not in Rainy Lake. The rule curves generally improved conditions for nesting loons in both water bodies. The presented performance indicator can be used to evaluate future rule curves before they are implemented in the Rainy-Namakan or other similar systems.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».