MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4233533779 · doi:10.1080/14634980008657036

SEDS: setting environmental decisions for sediment, a decision making tool for sediment management

2000· article· en· W4233533779 sur OpenAlexaffabout
Gail Krantzberg, Trefor B. Reynoldson, R. Jaagumagi, Donna L. Bedard, Scott Painter, D. Boyd, Trevor W. Pawson

Notice bibliographique

RevueAquatic Ecosystem Health & Management · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil erosion and sediment transport
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaMinistry of EnvironmentMinistry of the Environment, Conservation and Parks
Organismes subventionnairesMinistry of EnvironmentUniversity of South Florida
Mots-clésSedimentEnvironmental scienceEnvironmental resource managementProcess (computing)Resource (disambiguation)Field (mathematics)Computer scienceEnvironmental planningRisk analysis (engineering)BusinessGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The need for guidance on the management of contaminated sediment has been articulated by the International Joint Commission, scientists and resource managers in many jurisdictions. There is a growing convergence on what constitutes a valid comprehensive sediment assessment but active debate on how to synthesize multiple pieces of information on sediment chemistry, biological information from field monitoring and laboratory sediment bioassessment. Recognizing the current state of knowledge, we provide a recommended approach to bioassessment sediment management strategies. The intent is to facilitate the formulation of data interpretation tools needed for a decision making process that is flexible to enable site-specific determination regarding the need to take action beyond the control of sources of contamination. While the concepts contained herein have been employed implicitly in Canada and Ontario, the details on data collection, evaluation, and reaching a management decision are explicitly laid out in this paper. It is expected that field application of this approach could lead to modifications of this framework.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,244 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations9
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAquatic Ecosystem Health & ManagementMême sujetSoil erosion and sediment transportTravaux en français237 207