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Enregistrement W4281823656 · doi:10.1016/j.hal.2022.102264

Harmonizing science and management options to reduce risks of cyanobacteria

2022· article· en· W4281823656 sur OpenAlexafffund
Kevin J. Erratt, Irena F. Creed, Charles G. Trick

Notice bibliographique

RevueHarmful Algae · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCyanobacteriaEnvironmental planningRisk analysis (engineering)Environmental resource managementBusinessRisk managementNatural resource economicsEnvironmental scienceBiologyEconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Management of cyanobacteria has become an increasingly complex venture. Cyanobacteria risks have amplified as society moves forward in an era of accelerated global changes. The cyanobacteria management "pendulum" has progressively shifted from prevention to mitigation, with management considerations often put forth after bloom formation. A universal system (i.e., one-size-fits-all management) fails to provide a management path forward due to the inherent complexities of each lake. A tailored management plan is needed: the right species at the right time in the right place (i.e., the three Rs). The three Rs represent a customizable management strategy that is flexible and informed by advances in scientific understanding to lower cyanobacteria-associated risks. Identifying thresholds in risk tolerance, where thresholds are defined by community collectives, is essential to frame cyanobacteria management targets and to decide on what management interventions are warranted.

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)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,205

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0030,009
Communication savante0,0110,011
Science ouverte0,0040,018
Intégrité de la recherche0,0080,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeSans objet
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

Citations33
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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