The Utility of Fish Population Monitoring and Forecast Trigger Development for Designing Adaptive Aquatic Monitoring Plans for Large Industrial Developments
Notice bibliographique
Résumé
Most Environmental Impact Assessments (EIAs) fail to generate effective monitoring and forecast triggers because there is a lack of appropriate baseline data and forecasting, especially for biotic endpoints. Herein, we provide an example of how to develop monitoring and forecast triggers with biotic data, specifically fish populations, to assess impacts of a planned refurbishment of the Mactaquac Hydroelectric Generating Station, a large hydroelectric facility. We recommend strategies for developing interim monitoring triggers until sufficient biological data is collected, including default critical effect sizes or data percentiles when there are only a few years of data. When there is sufficient data the monitoring trigger can be based on the predicted normal range, i.e., 2x standard deviation of the means. We generated forecast triggers with the general linear model, partial least squares regression, and elastic net regression. We demonstrate that interannual variability of fish population characteristics sampled consecutively for 4 years was insufficient for meaningful monitoring and forecast trigger development. Collecting sufficient baseline data for new projects in an undeveloped area will be challenging due to costs and regulatory and economic time frames as current practice is generally 1 or 2 years. Changes to existing projects, such as in this study, or new projects near existing development should have existing baseline data - if forethought is given as to effective endpoints. The alignment of monitoring requirements between developments within a watershed will improve monitoring, modelling, and prediction over the long term and for consideration of future developments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».