MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4410096062 · doi:10.1016/j.jglr.2025.102585

Critical intersections of flow: Connecting waters among the Laurentian Great Lakes

2025· article· en· W4410096062 sur OpenAlexaffvenueabout
Michael R. Twiss, Jeffrey J. Ridal, Rebecca C. Rooney, Gavin C. Christie, John F. Bratton, Lizhu Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Great Lakes Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological formations and processes
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaUniversity of WaterlooSt. Lawrence River Institute of Environmental SciencesAlgoma University
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric Administration
Mots-clésFlow (mathematics)Hydrology (agriculture)Environmental scienceOceanographyGeologyFisheryGeotechnical engineeringBiologyMathematicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An analysis of the state of water quality and ecosystem services in the rivers (St. Marys, St. Clair, Detroit, Niagara, St. Lawrence), fluvial lake (St. Clair), and strait (Mackinac) that connect and drain the Laurentian Great Lakes was conducted by the Great Lakes Science Advisory Board of the International Joint Commission (Canada, United States of America). Although these boundary waters are defined under the Great Lakes Water Quality Agreement and are associated with lakewide management plans, they have historically received inadequate attention regarding surveillance and monitoring. As a result, the data and knowledge bases for connecting waters are far less complete than for the open water and nearshore regions of the lakes, given the intensity of threats and the ecosystem services that intersect in connecting waters. This commentary reviews and discusses the current status of monitoring infrastructure and activities in the Great Lakes connecting waters. Several specific recommendations are made to support development of integrated connecting water research and practice: the development of highly qualified personnel trained to conduct research on large moving waters; establishment of well-equipped and staffed research vessels with appropriate sampling gear; support for shore-based university and agency laboratories to focus on a mix of long-term reference stations and experimental studies; expanded use of real-time monitoring systems using evolving technologies; and increase in Indigenous community technical capacity for environmental monitoring and management to collectively improve ecological and human health knowledge and management in a more coordinated fashion.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,316

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0060,007
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,282 · 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'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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Great Lakes ResearchMême sujetGeological formations and processesTravaux en français237 207