Critical intersections of flow: Connecting waters among the Laurentian Great Lakes
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».