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Enregistrement W4312983164 · doi:10.14321/aehm.025.02.01

Application of the Laurentian Great Lakes ‘Ecosystem Approach’ towards remediation and restoration of the mighty River Ganges, India

2022· article· en· W4312983164 sur OpenAlexaff
M. Munawar, M. Fitzpatrick, I. F. Munawar

Notice bibliographique

RevueAquatic Ecosystem Health & Management · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensIndustrial PlanktonFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental remediationWatershedEcosystemEnvironmental planningEutrophicationEnvironmental resource managementEnvironmental restorationGeographyEnvironmental protectionWater resource managementEnvironmental scienceEcologyContamination

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The majestic River Ganga is a sacred environment which nurtures more than 650 million people in her large watershed. The Ganga has proved resilient despite the multiple, enormous, environmental stressors placed on her. The Laurentian Great Lakes have also faced severe environmental degradation and the lessons learned there over the past 50 years can provide guidance for the remediation and restoration of the Ganga. One of the more important lessons is defining Beneficial Use Impairments to focus remediation efforts in degraded Areas of Concern. This paper provides a case study of one such impairment, Eutrophication or Undesirable Algae, and shows how it can be applied as part of a broader Ecosystem Approach towards the identification and selection of Ganga Areas of Concern. The 10 proposed Ganga Areas of Concern are intended to provide guidance to all stakeholders on how and where to focus remediation efforts on the Ganga, and similar ecosystems throughout the world.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,366
Score d'incertitude au seuil0,511

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,201 · 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.

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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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