When can we declare a success? A Bayesian framework to assess the recovery rate of impaired freshwater ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Evaluating the degree of improvement of an impaired freshwater ecosystem resembles the statistical null-hypothesis testing through which the prevailing conditions are compared against a reference state. The pillars of this process involve the robust delineation of what constitutes an achievable reference state; the establishment of threshold values for key environmental variables that act as proxies of the degree of system impairment; and the development of an iterative decision-making process that takes advantage of monitoring data to assess the system-restoration progress and revisit management actions accordingly. Drawing the dichotomy between impaired and non-impaired conditions is a challenging exercise that is surrounded by considerable uncertainty stemming from the variability that natural systems display over time and space, the presence of ecosystem feedback loops (e.g., internal loading) that actively influence the degree of recovery, and our knowledge gaps about biogeochemical processes directly connected to the environmental problem at hand. In this context, we reappraise the idea of probabilistic water quality criteria, whereby the compliance rule stipulates that no more than a stated number of pre-specified water quality extremes should occur within a given number of samples collected over a compliance assessment domain. Our case study is the Bay of Quinte, Ontario, Canada; an embayment lying on the northeastern end of Lake Ontario with a long history of eutrophication problems. Our study explicitly accounts for the covariance among multiple water quality variables and illustrates how we can assess the degree of improvement for a given number of violations of environmental goals and samples collected from the system. The present framework offers a robust way to impartially characterize the degree of restoration success and minimize the influence of the conflicting perspectives among decision makers/stakeholders and conscious (or unconscious) biases pertaining to water quality management.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,114 | 0,005 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».