Urban Beaver Activity Management and Qualitative Risk Assessment Using GIS
Notice bibliographique
Résumé
Extreme weather events are expected to increase the burden on urban stormwater infrastructure as the climate continues to change. Beavers (castor canadensis) are well known for their engineering prowess and ability to rapidly naturalize degraded urban streams. This has a multitude of benefits including stormwater retention, groundwater recharge, ecological restoration, and erosion reductions; however, beavers and stormwater managers frequently clash through the clogging of stormwater outlets and the destruction of beaver dams. Beavers are routinely trapped, and their dams destroyed, only to have new beavers re-colonize the area in an endless, costly cycle. This project demonstrates a GIS-based method to predict where beaver activity may be an issue in a stormwater network using land cover to identify ideal beaver habitat at chokepoints in a stormwater network. Areas where roads cross streams in the Fletcher’s Creek watershed in Brampton, Ontario were ranked based on the amount of land cover nearby that could increase the likelihood of beaver habitation and associated blocking of sensitive stormwater infrastructure such as culverts at stream-street crossings. This ranking could theoretically allow stormwater managers to prioritize monitoring. If this method is tested and verified in the field it could prove useful for stormwater infrastructure planners by allowing them to invest in cost-effective beaver deterrents at key locations before a human-beaver conflict arises, potentially reducing costs for maintenance activities and allowing beavers to continue provide their natural stormwater management services.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».