River Guardians Water Quality Monitoring Program
Notice bibliographique
Résumé
The Annapolis River Guardian volunteers began collecting water quality data in the Annapolis River watershed in 1992. The Clean Annapolis River Project (CARP) initiated the program as a public awareness project, and has had numerous volunteers collecting samples over the years. It is one of the longest running and most extensive volunteer based water quality programs in Eastern Canada. It is also CARP’s longest running project. At least 100 volunteers from the Annapolis Valley community have participated in the program over the years, and over 4,000 water samples have been collected and analyzed. The program was initiated in the early 1990’s by Dr. Graham Daborn and Dr. Mike Brylinsky of the Acadia Centre for Estuarine Research (ACER). Many groups were involved in the planning process for the program, including staff from the Nova Scotia Department of Health, the Nova Scotia Department of Environment, Nova Scotia Community College, and CARP. Some modifications have been made over the years, but the core has remained the same. Since the early 90’s, 8 sites have been actively monitored. Sampling occurs from late spring to late fall, biweekly. Water quality data is collected through a water quality instrument, otherwise known as a YSI, and grab samples are sent for laboratory analysis to determine E.coli levels in the River. The information is then analyzed by CARP staff with this historical data, which is then later produced into a report card looking at water quality status and trends in the watershed over time. See past report cards here: https://www.annapolisriver.ca/annapolis-river-guardians.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,052 | 0,028 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».