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Enregistrement W2946598087

Modélisation hydrodynamique et écologique de la Baie Missisquoi (Lac Champlain, Canada) - Evolution des cyanobactéries pendant la période estivale

2013· preprint· fr· W2946598087 sur OpenAlexaboutno aff
Tian Chen, Brigitte Vinçon‐Leite

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2013
Typepreprint
Languefr
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La prolifération du phytoplancton entraînée par l'eutrophisation est un problème mondial dans de nombreuses masses d'eau continentales. La Baie Missisquoi, Canada, est une masse d'eau eutrophe qui connait souvent des proliférations de phytoplancton. Depuis les deux dernières décennies, des cyanobactéries dominent la biomasse phytoplanctonique dans la baie. La prolifération des cyanobactéries est probablement due à l'augmentation de la concentration de phosphore dans la baie. Pour comprendre les déterminants des proliférations des cyanobactéries des modèles numériques ont été appliqués. Deux modèles hydrodynamiques - écologiques ont été utilisés (DYRESM - CAEDYM et GOTM - ERGOM) pour simuler la prolifération des cyanobactéries dans la Baie Missisquoi en 2008 et 2011. Bien qu'il y ait des écarts dans les performances des deux modèles, les résultats ont montré que le phosphore est le nutriment limitant de la croissance des cyanobactéries. Ces écarts de performance varient selon les épisodes modélisés. DYRESM représente bien la variation du niveau d'eau de la baie. GOTM modélise mieux les processus de mélange, cependant, il ne fonctionne pas de façon satisfaisante lorsque les variations du niveau d'eau sont importantes. CAEDYM est un modèle écologique plus complet qu'ERGOM, toutefois, il a besoin de plus de données d'entrée qu'ERGOM. En l'absence de certaines données nécessaires, les résultats obtenus avec CAEDYM ne sont pas meilleurs qu'avec ERGOM. C'est par exemple le cas de la prolifération des cyanobactéries en 2008.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,210

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,188 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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