Multivariable 3D Geovisualization of Historic and Contemporary Lead Sediment Contamination in Lake Erie
Notice bibliographique
Résumé
Lead sediment contamination in Lake Erie stems from a long history of natural and synthetic resource production. Sediment samples with variable sampling densities were collected by the Canada Centre for Inland Waters in 1971, 1997/1998, and 2014. The kriging interpolation method was used to create continuous sediment contamination surfaces for time/space comparisons. Change detection analyses identified an overall decreasing trend in high lead pollution levels from 1971 to 2014, while sediments with the lowest concentrations increased in surface area. Lake-wide circulation patterns and bathymetric data were added to interpolated contamination surfaces to enhance the understanding of interrelated hydrodynamic processes and geophysical features in the movement of contaminated sediments. Utilizing visualization tools in Esri’s ArcScene, bathymetric data were employed to enhance the geographic context of contamination maps. The physical barriers to sediment transportation created by bathymetric features can be visualized in three-dimensions. Elevated features between lake basins are easily recognized as impedances to lake currents when circulation directions are draped over the bathymetric model. By using illumination tools and techniques, geovisualizations of lead sediment contamination throughout Lake Erie create a scientific communication tool for a wide audience to use in multiple-criteria decision making for environmental remediation of sediment contamination.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».