An Adaptive Environmental Effects Monitoring Framework for Assessing the Influences of Liquid Effluents on Benthos, Water, and Sediments in Aquatic Receiving Environments
Notice bibliographique
Résumé
Environmental effects monitoring (EEM) has been traditionally used to evaluate the effects of existing facilities discharging liquid effluents into natural receiving waters in Canada. EEM also has the potential to provide feedback to an ongoing project in an adaptive management context and can inform the design of future projects. EEM, consequently, can and should also be used to test the predictions of effects related to new projects. Despite EEM's potential for widespread applicability, challenges related to the effective implementation of EEM include the use of appropriate study designs and the adoption of tiers for increasing or decreasing monitoring intensity. Herein we describe a template for designing and implementing a 6-tiered EEM program that utilizes information from the project-planning and predevelopment baseline data collection stages to build on forecasts from the initial environmental impact assessment project-design stage and that feeds into an adaptive management process. Movement between the 6 EEM tiers is based on the exceedance of baseline monitoring triggers, forecast triggers, and management triggers at various stages in the EEM process. To distinguish these types of triggers, we review the historical development of numeric and narrative triggers as applied to chemical (water and sediment) and biological (plankton, benthos, fish) endpoints. We also provide an overview of historical study design issues and discuss how the 6 EEM tiers and associated triggers influence the temporal-spatial experimental design options and how the information gained through EEM could be used in an adaptive management context. Integr Environ Assess Manag 2018;14:552-566. © 2018 SETAC.
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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 | 0,027 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».