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Enregistrement W4256295535 · doi:10.1061/40774(176)78

Automated Lake Wide Erosion Predictions and Economic Damages on Lake Ontario

2005· article· en· W4256295535 sur OpenAlexaffabout
Robert B. Nairn, Peter J. Zuzek

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil erosion and sediment transport
Établissements canadiensW.F. Baird & Associates Coastal Engineers (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShoreDredgingSiltationRiparian zoneEnvironmental scienceCoastal erosionRecreationHydrology (agriculture)ErosionBeach nourishmentEnvironmental resource managementSedimentOceanographyGeologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The shoreline of Lake Ontario has been exposed to erosion and sedimentation processes since the retreat of the Wisconsin Glaciation, approximately 12,000 YBP. In modern times, these processes continue to shape the shoreline along with human influences, such as shoreline protection, harbor construction, dredging and beach nourishment. Water levels play a key role in how we manage coastal hazards along developed shorelines. For example, during periods of high lake levels shoreline erosion rates accelerate beyond the long term background rate and riparian land owners are often faced with the economic burden or building shoreline protection to save their house. During low lake levels, navigation is often a problem that requires intervention in the form of channel dredging. The International Joint Commission (IJC) is presently re-evaluating the operational procedures for the Moses-Saunders Power Dam in Massena, New York, which controls the water levels of Lake Ontario and the flows of the St. Lawrence River. The weekly discharge rates at the dam range from 5,000 to 10,000 cubic meters per second and are regulated by a series of rules developed under the Boundary Waters Treaty of 1909 between the United States and Canada. The current regulation plan is 1958D. New plans presently under consideration require complete impact evaluations for the system stakeholders that are sensitive to water level fluctuations, such as riparian property owners, the natural environment, recreational boating, commercial navigation and hydro electric power generation. Baird & Associates were retained by the Buffalo District USACE to evaluate the impacts of water levels generate by new plans on erosion and flooding hazards for riparian property. Refer to Zuzek and Nairn (these proceedings) for a discussion of the flooding methodology. The study area included over 4,000 km of river and lake shoreline and 21,000 riparian properties. Baird has been involved in studies of shoreline erosion on the Great Lakes for over 20 years and this knowledge was recently summarized in a Chapter 5 Part III of the Coastal Engineering Manual prepared by the USACE. In addition, the development of the COSMOS model (Nairn and Southgate, 1993), which is capable of modeling erosion processes for the wide range of shore types (i.e. geology) found along the shores of the Great Lakes, provided the necessary fine scale modeling tool. Development of the Flood and Erosion Prediction System (FEPS) began during the Lake Michigan Potential Damages in the late 1990s.. The FEPS links GIS technology, engineering models such as COSMOS, and custom software applications. At a local scale, there was sufficient knowledge, experience and capabilities to predict shoreline response for alternative regulation plans developed by the IJC. However, the principal challenge was the application of this skill to over 4,000 km of shoreline at a very fine resolution (i.e. individual property parcels). In addition, the individuals who are developing new regulation plans required an automated procedure where a 101 year water level hydrograph is entered in the model, the physics of erosion is predicted, and economic damages are exported. To accomplish these goals addition functionality was required in the FEPS, such as a Relational Database Module to store information for the economic analysis. The key components of the investigation, along with samples of the predictive capabilities of the FEPS, will be summarized.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,235

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,193 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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