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Enregistrement W4394409003 · doi:10.6084/m9.figshare.12851947

Application of the Canadian Council of Ministers of the Environment Water Quality Index to assess and communicate monitoring data from coastal waters in Abu Dhabi, United Arab Emirates

2020· dataset· en· W4394409003 sur OpenAlexaboutno aff
Katherine Woodward, Anbiah Rajan, M. Craig Barber, Elizabeth Sullivan, Jennifer Richkus, Kibri H. Everett, M. Glenn Whaley

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2020
Typedataset
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality and Pollution Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbu dhabiCouncil of MinistersIndex (typography)Water qualityQuality (philosophy)Environmental resource managementEnvironmental protectionGeographyEnvironmental scienceWater resource managementEnvironmental planningBusinessComputer scienceArchaeologyEcologyWorld Wide WebBiologyEuropean union

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this research was to (1) identify an existing water quality index methodology that could be used in Abu Dhabi, United Arab Emirates, and (2) apply the water quality index to Abu Dhabi’s waters to communicate water quality conditions and track changes in conditions over time. The available monitoring data were reviewed to establish the types and frequencies of data available to populate an index, and a literature search was performed to identify and review existing water quality ind in use around the world. The Canadian Council of Ministers of the Environment Water Quality Index was selected and customized for use in Abu Dhabi. Using the Canadian Council of Ministers Water Quality Index, two different data aggregation methods were investigated for developing a single Emirate-wide Water Quality Index score. Finally, an alternative method for calculating indices when there are fewer than four parameters was investigated. Three Water Quality Indexs were developed for use in Abu Dhabi: Eutrophication Index, Microbial Index, and Heavy Metals (in sediment) Index. The Canadian Council of Ministers Water Quality Index methodology was found to be relatively easy to use and flexible as a building block for tailored indices, which are used to communicate marine water quality conditions to various stakeholders, including scientists, managers, policymakers, and the public.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,780
Score d'incertitude au seuil0,442

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,015
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,237
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,083 · 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
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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