Turbidity associated with the beneficial placement of dredged sediment in the dynamic littoral zone at Fairport Harbor, Ohio
Notice bibliographique
Résumé
The nearshore placement of sediments dredged via maintenance of navigation channels is a cost-effective management solution which offers myriad benefits that can include shoreline protection and habitat restoration. Benefits can be offset by concerns due to potential effects on the ecosystem from turbidity generated during placement. This study investigates the turbidity and geomorphic response of dredged sediment placed within the dynamic littoral zone of Lake Erie. Turbidity was measured at nine locations before, during, and after nearshore dredged material placement, and bathymetry was measured in four surveys to capture the effects of placing 39,400 m 3 of material from Fairport Harbor, Ohio. Nearshore turbidity measurements collected before dredging occurred could be explained using wave data, which provided an estimate for expected background turbidity during and after dredging. These wave models continued to fit measured turbidity data well during and after dredged material placement and indicate sediment placement did not significantly increase turbidity at any of the monitoring locations. Bathymetry surveys indicate sediment was placed within the active littoral zone and may have contributed to accretion along the onshore edge of the pre-existing bar. These observations indicate that nearshore placement of dredged material in this environment is aligned with natural sediment movement in the littoral zone, with minimal to negligible generation of turbidity beyond what occurs naturally.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».