Automated high frequency monitoring of Lake Maggiore through <em>in situ</em> sensors: system design, field test and data quality control
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A high frequency monitoring (HFM) system for the deep subalpine lakes Maggiore, Lugano and Como is under development within the EU INTERREG project SIMILE. The HFM system is designed to i) describe often neglected but potentially relevant processes occurring on short time scale; ii) become a cost-effective source of environmental data; and iii) strengthen the coordinated management of water resources in the subalpine lake district. In this project framework, a first HFM station (LM1) consisting of a monitoring buoy was placed in Lake Maggiore. LM1 represents a pilot experience within the project, aimed at providing the practical know-how needed for the development of the whole HFM system. To increase replicability and transferability, LM1 was developed in-house, and conceived as a low-cost modular system. LM1 is presently equipped with solar panels, a weather station, and sensors for water temperature, pH, dissolved oxygen, conductivity, and chlorophyll-a. In this study, we describe the main features of LM1 (hardware and software) and the adopted Quality Assurance/Quality Control (QA/QC) procedures. To this end, we provide examples from a test period, i.e., the first 9-months of functioning of LM1. A description of the software selected as data management software for the HFM system (IstSOS) is also provided. Data gathered during the study period provided clear evidence that coupling HFM and discrete sampling for QA/QC controls is necessary to produce accurate data and to detect and correct errors, mainly because of sensor fouling and calibration drift. These results also provide essential information to develop further the HFM system and shared protocols adapted to the local environmental (i.e., large subalpine lakes) and technical (expertise availability) context. Next challenge is making HFM not only a source of previously unaffordable information, but also a cost-effective tool for environmental monitoring.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle