Trophic triage: a tiered eutrophication vulnerability screening tool for lakes in sparsely monitored regions
Notice bibliographique
Résumé
Johnston L, Hiscock A, Holmes B, Bermarija T, Scott R, Sinclair A, Jamieson R. 2020. Trophic triage: a tiered eutrophication vulnerability screening tool for lakes in sparsely monitored regions. Lake Reserv Manage. XX:XXX–XXX. Eutrophication and the occurrence of harmful algal blooms (HABs) have been observed in lakes throughout North America. Here, we developed a high-level lake screening tool for characterizing eutrophication vulnerability in sparsely monitored regions. The screening tool involves a desktop study (Tier 1) to classify the vulnerability of lakes to eutrophication as either low, moderate, or high vulnerability. A subset of lakes is then identified from this initial assessment for a preliminary water quality sampling program to confirm the desktop evaluation (Tier 2). From this evaluation, lakes in a final subset undergo a comprehensive sampling program to establish final vulnerability levels (Tier 3). The screening tool was initially developed and demonstrated for lakes within the Municipality of Cumberland County, Nova Scotia, Canada. Five lakes, spanning a range of land uses, morphologies, and watershed settings, were subjected to a detailed water quality monitoring program to help refine factors and thresholds in the screening tool. Tier 2 and Tier 3 were then applied to the 5 study lakes to demonstrate the complete screening process. Tier 1 of the screening tool was further validated on an additional 29 lakes in Nova Scotia, and performed as intended for the majority of lakes, predicting the same or higher trophic state than the one currently measured for 25 of the 29 lakes. For the 4 lakes with trophic states that were underpredicted, the vulnerability level was still correctly predicted. The screening tool proved to be a robust approach for identifying lakes that are vulnerable to eutrophication, and for prioritizing monitoring activities.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».