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Enregistrement W6920806883 · doi:10.6084/m9.figshare.13650937

Trophic triage: a tiered eutrophication vulnerability screening tool for lakes in sparsely monitored regions

2021· article· en· W6920806883 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEutrophicationTrophic levelWater qualityVulnerability (computing)Sampling (signal processing)WatershedTrophic state indexRange (aeronautics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,188 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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