Bright spots among lakes in the Rideau Valley Watershed, Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Water quality, of critical importance to the ecological and social health of lake ecosystems, is maintained through complex interactions within lakes as well as between lakes and their watersheds. Often, water quality is managed by working toward improved water clarity, however, our ability to predict water clarity, and to manage lakes for it, is not always as successful as desired. Regional strategies for water clarity improvement often overlook the role of local environmental stewardship actions performed by lake associations on individual lakes across a region. Lake associations can act through directly altering biophysical drivers of clarity or the way that residents act within the system, demonstrating great potential to be incorporated into successful lake scale water quality management plans. We used a "bright spots" lens, in which we focus on those lakes whose water quality is higher than expected, to investigate the relationship between lake associations and water quality on 39 lakes in the Rideau Valley Lake Region (Ontario, Canada). We found that lake associations that are linked to "bright spot" lakes operate in a distinctly different way than other groups in the region, focusing on networking and advocacy activities instead of on ecological management. This points to the importance of working toward networking and advocacy goals as a future for lake stewardship groups in the Rideau Valley and other stewardship groups adapting this approach to their own social-ecological contexts.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».