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Enregistrement W6989499899

Assessing Estuary Resilience to Sea-Level Rise

2022· article· en· W6989499899 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueWestern CEDAR (Western Washington University) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal wetland ecosystem dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEstuaryMarshHabitatWetlandFishingEcosystemSalt marshVulnerability (computing)Coastal management
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Estuaries and coastal wetlands comprise less than 3% of BC’s coastline, yet they support over 80% of BC’s coastal fish and wildlife, and provide critical rearing and staging habitat for Pacific salmon. Estuary ecosystems are particularly sensitive to the impacts of sea-level rise. Fine-scale changes in water depth can result in the drowning of tidal marsh habitats or significant changes to vegetation community composition. Not all estuaries are equally vulnerable however; the most resilient receive adequate sediment or build soils in pace with sea-level rise, while others may have been disconnected from the rivers that deliver their natural sediment supply. The U.S. National Estuarine Research Reserve System (NERRS) has developed the Marsh Resilience to Sea-Level Rise (MARS) tool - a monitoring approach designed to assess and rank the vulnerability of estuaries to sea-level rise. The NERRS undertook a large study in which 16 sites across the U.S. were assessed and ranked. In 2019, The Nature Trust of British Columbia (NTBC), in partnership with the West Coast Conservation Land Management Program (WCCLMP) and Coastal First Nations, secured a contribution agreement under The BC Salmon Restoration and Innovation Fund (BC SRIF) to implement their five year project, entitled Enhancing Estuary Resilience: An Innovative Approach to Sustaining Fish and Fish Habitat in a Changing Climate. The NTBC’s monitoring program is implementing the MARS tool at 15 estuaries along the coast of BC, extending the coverage of the NERRS study northwards along the west coast of North America, providing a Canadian context.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,224
Score d'incertitude au seuil0,445

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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