Visualizing The Big Three: Geospatial Interpolation Of Heavy Metal Sediment Contamination In Lake Erie
Notice bibliographique
Résumé
A wealth of resources for economic prosperity have driven development along the shorelines of the Great Lakes for over 150 years. The rapid growth of industrial, agricultural, and residential land use has degraded many natural components of lake ecosystems, including sediments and water quality. In this dissertation, spatiotemporal patterns of non-essential heavy metal sediment contamination in Lake Erie will be examined from historic and contemporary sediment surveys. Three inter-related studies explore innovative methods for improving the validity and overall usefulness of sediment contamination maps that could be used by a variety of stakeholders in pollution control efforts throughout the Lake Erie basin. First, sediment survey designs are analyzed for their utility in creating valid interpolated surfaces from which spatiotemporal comparisons of mercury sediment contamination can be compared over time. The next study explores how ancillary sediment variables and contamination categorization methods can support interpolated maps of cadmium sediment contamination from low-density sediment surveys. The final study introduces a novel method of three-dimensional geovisualization to enhance the geographic representation of lead sediment contamination patterns throughout the Lake Erie basin. Innovative research methodologies designed for this dissertation may be applied to sediment contamination studies in other Great Lakes. The visualization techniques employed in mapping sediment contamination patterns provide strong scientific evidence for spatiotemporal change in non-essential heavy metal pollution throughout Lake Erie. Combined, the research findings and maps produced throughout this dissertation can contribute to the growing body of knowledge used in environmental decision making for pollution control in the Great Lakes basin
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».