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Enregistrement W6992225669

Lake Huron Shoreline Analysis

2022· article· en· W6992225669 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholars Commons (Wilfrid Laurier University) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCorneal surgery and disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShoreCoastal erosionFlooding (psychology)Flood mythHydrology (agriculture)Climate changeErosionWater level
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lake Huron is a popular tourist destination and is home to several businesses and residents. Since the shoreline is dynamic and is subject to change over the years due to several factors such as a change in water level, soil type, human encroachment, etc., these locations tend to encounter floods due to increased water levels and wind speed. This causes erosion and loss to the properties along the shoreline.\nThis study is based on two areas of interest named Pinery Provincial Park and Sauble Beach which are located on the shoreline of Lake Huron where Pinery Provincial Park is a naturally maintained shoreline and Sauble Beach is altered by humans to make it a tourism-oriented beach. The project investigates and compares the changes in shorelines between both locations to study the effects of two different shoreline maintenance practices. The change is then further studied by adding a dimension of water levels from 1970 to 2021 and future level changes. A software application named Digital Shoreline Analysis System (DSAS) version 5.0 was used within ESRI’s ArcMap 10.8 to perform shoreline change analysis. DSAS produces results in the form of the following statistics: shoreline change envelope (SCE), net shoreline movement (NSM), endpoint rate (EPR), linear regression rate (LRR), and weighted linear regression (WLR). EPR was used to analyze shoreline change rate and NSM was used to map flooding and erosion hazards.\nThis project also examines the areas which may flood in the future due to climate change and unprecedented water level rise by using the following two approaches: a) Hypothetical situation was considered in which there would be ±2m water level change on top of forecasted water levels by US Army Corps of Engineers and Fisheries and Oceans Canada and b) Built-in Kalman Filter Model in DSAS was used to predict the shoreline for next 10 and 20 years. Based on these approaches, flood and erosion hazard maps were created considering variables such as water level, slope, elevation, and bathymetry. After analysis, a 3D model was created to showcase the areas which could be impacted based on the first approach in future flooding scenarios. The analysis is accompanied by the study of shoreline management strategies commonly used in Canada and based on the results of the analysis, recommendations for future management strategies will be made to minimize the impact of the flood. Lastly, the overall results of Sauble Beach and Pinery Provincial Park are compared and discussed in section 6.\nThe results indicate that the Pinery Provincial Park shoreline has a stable shoreline compared to Sauble Beach. Pinery Provincial Park is having about 50% fewer erosion rates and negative shoreline movement than Sauble Beach. It cannot be neglected that both study areas are facing increased erosion and decreased accretion over the years but the human interference and the Sauble Beach municipality’s neglecting towards sustainable tourism practices has resulted in losing its beach at a higher rate. This project suggests adapting green shoreline management techniques to both the study area. These results may be useful for the authorities, local government agencies, and NGOs that are tasked with developing and implementing shoreline management plans.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,872
Score d'incertitude au seuil0,255

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,006

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,208 · 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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