Evaluation of Toronto Region area of concern degradation of phytoplankton and zooplankton populations and analysis to support loss of fish and wildlife habitat beneficial use impairments
Notice bibliographique
Résumé
This study identifies plankton communities impairments within the Toronto and Region Area of Concern (AOC) to determine food resources for forage fishes in different habitats to support an assessment of Beneficial Use Impairment (BUI) 13 (Degradation of Phytoplankton and Zooplankton Populations) and provide georeferenced habitat data for BUI 14 (Loss of Fish and Wildlife Habitat). Water quality, zooplankton abundance and biomass differed across habitat ecotypes, with Inner Harbour exhibiting very low biomass similar to the open waters of Lake Ontario and a higher proportion of small taxa like rotifers, in spite of elevated nutrients. Zooplankton prey reductions are likely due to multiple urban environmental impacts including runoff and contaminants. Ecotype impacted zooplankton productivity but not primary productivity, indicating that protected systems (Island channels, Habitat Cells and Embayments) can offer diverse physical habitats and forage for fishes. Though primary productivity rates were reduced in most habitats, productivity was shunted into bacterial growth which were highly elevated throughout the entire AOC. Seasonality in habitat characteristics differed between ecotype, notably the Cells and Islands. Seasonal plankton community assessments among a range of habitats are needed to determine how plankton are incorporated into the food web, and continued monitoring is critical to assess the effectiveness of major remediation initiatives, such as wetland creation, the ongoing Don Mouth Naturalization, and Flood Protection Projects.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».