Using a conductivity–alkalinity relationship as a tool to identify surface waters in reference condition across Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The underlying natural relationship between conductivity and alkalinity was used to identify surface water quality monitoring sites that are in a ‘reference’ or minimally disturbed condition. Data from over 40,500 freshwater samples from 1,230 sites were combined for the time period of 2005–2015 from various federal, provincial, and joint federal–provincial/territorial freshwater monitoring programs (e.g., Freshwater Quality Monitoring and Surveillance Program, Ontario's Provincial Water Quality Monitoring Network). Of the samples, 30,347 provided conductivity and alkalinity data. Surface water samples with a measured conductivity that deviated (by more than 41 μS/cm) from the predicted conductivity calculated from the sample's alkalinity were deemed to be non-representative of a reference condition, while samples within 41 μS/cm of the predicted value were deemed representative of a reference condition. The 41 μS/cm cutoff value was determined using signal detection theory. The conductivity–alkalinity model was validated through a comparison with land cover data by demonstrating that samples identified as ‘reference’ were typically from catchments that had minimal anthropogenic disturbances. The proposed approach provides a rapid means of evaluating the reference condition of a watercourse, and of identifying data that provide an estimate of reference condition.
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 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 | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».