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Enregistrement W4412977426 · doi:10.1080/07011784.2025.2536031

Towards a Canadian National water quality model: challenges and opportunities

2025· article· en· W4412977426 sur OpenAlexaffvenueabout
Bernardo Teufel, Barrie Bonsal, Martyn Clark, Diogo Costa, Vincent Fortin, Alain Pietroniro, Christopher Spence, Yerubandi R. Rao

Notice bibliographique

RevueCanadian Water Resources Journal / Revue canadienne des ressources hydriques · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensUniversity of CalgaryEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality (philosophy)Water qualityEnvironmental planningPolitical scienceBusinessEnvironmental resource managementEnvironmental scienceEcologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Freshwater quality is a pillar of water security worldwide as countries are becoming increasingly impacted by contaminants and nutrient loads from human activity, as well as landscape and climate changes. Reliable water quality predictions play a fundamental role in tackling this problem. However, water quality predictions are currently unavailable for most global rivers and lakes, including those in Canada. Environment and Climate Change Canada (ECCC) and its partners present here the vision for a physics-based National Water Quality Model (Nat-WQE; National(e) Water Quality/Qualité de l’Eau) that aims to deliver simulations and predictions of water quality across timescales from days to decades by building on existing environmental modelling systems and field data. This commentary also introduces the National Water Quality Modelling Framework (NWQMF) that has been maturing over the years and provides the basis and vision for a robust Nat-WQE capable of delivering short- to long-term predictions of water quality parameters, informing decisions on effluent concentration limits, and acting as a source-water warning system for Canadians. The NWQMF will produce critical information that will be available to interested users to inform decisions at various levels, from local communities to nationwide to international efforts. In this commentary, we summarize (1) the overarching vision and desired outcomes of the NWQMF and Nat-WQE, (2) a summary of lessons from other large-scale water quality modelling efforts which informed the modelling philosophy, framework, structure, and associated data requirements, and (3) the implementation plan, including identifying challenges and opportunities/synergies for national and international collaborations.

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)0,009
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,703

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0060,003
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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