MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4220873505 · doi:10.5194/egusphere-egu22-13068

Lessons Learned: Implementing Managed RealignmentAnd Restoring Tidal Wetlands In Nova Scotia

2022· preprint· en· W4220873505 sur OpenAlexaffabout
Jennie Graham, Danika van Proosdij, Tony Bowron, Jeremy Lundholm

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal wetland ecosystem dynamics
Établissements canadiensSaint Mary's UniversityCB Wetlands & Environmental Specialists
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWetlandNova scotiaPresentation (obstetrics)CulvertAdaptive managementEnvironmental scienceBest practiceEnvironmental resource managementHydrology (agriculture)EngineeringOceanographyEcologyGeologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This presentation will examine how monitoring of past tidal wetland restorations has been used to inform design, implementation, and adaptive management of current projects in Nova Scotia, Canada. Over the last 15 years, CBWES, Saint Mary’s University and the Province have restored close to 400 ha of tidal wetland habitat through culvert replacement, impoundment breaches and dyke realignment. Standardized pre and 5-year post restoration monitoring plans have provided valuable lessons that are being applied to upcoming projects. These include modified installation of standard equipment such as RSETs to fit the unique conditions in NS, determining best practices regionally to channel network design and implementation in a macro-tidal environment, and how and when to employ adaptive management techniques. Finally, this presentation will consider the importance of effective communication in tidal wetland restoration in a multi-disciplinary and multi-jurisdictional environment.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,232

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetCoastal wetland ecosystem dynamics→Travaux en français237 207→