Assessing Estuary Resilience to Sea-Level Rise
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».