Water Quality Assessment of Irondequoit Creek using Benthic Macroinvertebrates
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Rochester Embayment of Lake Ontario is one the 43 Great Lakes' Areas of Concern designated by the Environmental Protection Agency (Monroe County 1993). As part of a Remedial Action Plan (RAP), degradation ofbenthos was one of the 14 use impairments identified for the Rochester Embayment (Monroe County 1993). Stage II of the RAP identified stream health monitoring as a method of identifying existing and future conditions of the Embayment and its tributaries, including Irondequoit Creek. There is much debate in the "world" of stream health biomonitoring using aquatic macro invertebrates regarding methods of collection, sample size and taxonomic resolution required to obtain accurate stream health assessments. My study compared stream health at three locations in Irondequoit Creek (upstream, midstream and downstream) and in three habitats (gravel, mud and vegetation) and evaluated methods of sampling macro invertebrates and analyzing stream health used by the Stream Biomonitoring Unit ofthe New York State Department ofEnvironmental Conservation (Bode et al. 1996). There were few differences between upstream (primarily agricultural or rural land use) and midstream (primarily agricultural and suburban l~d use) communities, but stream health decreased from upstream to downstream (primarily .urban/suburban land use). As expected, community differences were found across habitats (gravel, vegetation, mud) at the same sampling locations. Fixed 100 count · methods were compared with entire macro invertebrate samples in the gravel habitat at the midstream location (Powder Mill Park, Rochester, NY). Although metric values for random and haphazard samples of 100 organisms differed from values for whole samples, stream health assessments did not differ.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découle