Toxic Algae Alexandrium catenella Monitoring in Estuary and Gulf of Saint-Lawrence Web Application
Notice bibliographique
Résumé
The application shows the first output of the prediction model of the risk of bloom of the toxic alga Alexandrium catenella. The forecasts are updated every six hours and allow to visualize the bloom risk for the next 48 hours. A research program aimed at developing empirical models to predict toxic algal blooms was initiated at the Maurice Lamontagne Institute (Fisheries and Oceans Canada), under the supervision of Michel Starr (PhD), Joël Chassé (PhD), Aude Boivin-Rioux (MSc) and Denis Lefaivre (PhD). The first output of the program is the prediction model of the risk of bloom of the toxic alga Alexandrium catenella. The predictions are updated every six hours and allow to visualize the bloom risk for the next 48 hours. The results of the model can be visualized using the tools developed by the St. Lawrence Global Observatory (SLGO). Thus, forecasts from this first Canadian operational Alexandrium model are made available to federal and provincial government regulatory agencies (e.g. Fisheries and Oceans Canada, Canadian Food Inspection Agency, Ministry of Agriculture, Fisheries and Food), as well as to the aquaculture industry, municipalities, and local populations that depend primarily on marine resources for their livelihood. These organizations directly benefit from the results of this project by obtaining comprehensive information and short-term predictions needed to develop adaptation strategies that minimize the socio-economic impacts of A. catenella. This approach could eventually be extended to other harmful algae species (e.g. Dinophysis) and to other Canadian coastal areas severely impacted (e.g. Strait of Georgia) or potentially impacted (Hudson Bay, Canadian Arctic) by toxic algae.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».