Managing a Lake That Flows Both Ways
Notice bibliographique
Résumé
Vancouver Lake, an urban eutrophic lake in Vancouver, WA, is considered a regional “gem” but, despite decades of research and restoration efforts, the lake and its users continue to suffer from a variety of issues including annual toxic HABs and noxious aquatic weeds. Championed by the local Friends of Vancouver Lake group, the state legislature has awarded Clark County funds to restore Vancouver Lake through the development and implementation of a management plan. Development of the 2023 Vancouver Lake Management Plan (VLMP) included engaging technical experts and local stakeholders, and evaluating feasible management alternatives using lake modeling and cost-effectiveness analyses. One of the key recommendations of the VLMP, based on the results of these analyses, called for enhanced lake flushing to reduce toxic HABs. Today, the project team, technical experts, and local stakeholders are working to 1) develop a funding and governance structure to ensure sustainable, long-term lake management; 2) evaluate the efficacy of piloted near-term beach management solutions to minimize risks to public health; 3) design flushing enhancement options; and 4) update and refine the linked hydrodynamic (HEC-RAS 2D) and water quality (WASP) model to further inform the feasibility of flushing options and advance implementation of long-term solutions. We encountered a number of social and scientific challenges throughout this project. In this presentation, we will summarize project goals and progress to date, and describe the successes and lessons we’ve (l)earned along the way. Through innovative problem-solving and collaboration, we’re excited to move forward together to restore Vancouver Lake.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».