Assessment of the Integrity of Fish Communities In The Great Lakes Area: A Bayesian Perspective
Notice bibliographique
Résumé
The Great Lakes are a well recognized national ecological feature and are a prized natural resource. As a basin as well as individual water bodies, the Great Lakes have undergone significant environmental changes. Fish communities have been impacted significantly by these environmental changes. As a result, the main aim of this thesis is to assess the overall state and integrity of fish communities across the Canadian portion of the Great Lakes. This was done by applying novel Bayesian modeling techniques to evaluate the spatio-temporal trends of mercury and polychlorinated biphenyls (PCBs), well-known global legacy contaminants, in several fish species across all of the Canadian Great Lakes. Another goal was to identify contamination “hot spots” and create consumption advisories across all four major water bodies. Furthermore, this study assesses the rate of tumour occurrence in areas of concern (AOCs) and proposes a cohesive framework to determine tumour rates across these heavily polluted regions. Lastly, this study makes use of the Hamilton Harbour as a case study to propose and implement a probabilistic framework which aims to determine the state of a system based on current data and knowledge that could be used towards environmental policy and management decisions. The main achievement of this research is to provide a very thorough interdisciplinary analysis of the aquatic environment of the Great Lakes, by evaluating the ecosystem’s history, chemistry and biology. The Bayesian methodology applied in this research accounts for environmental uncertainty. Rather than using uncertainty as an excuse to not give answers, the models implemented make use of uncertainty to formulate risks in an informative way that can be used in a management practice (fish contamination, fish tumours, eutrophication etc). The Great Lakes are interconnected to one another, while also being distinct ecosystem regions and although their current state and the state of the fish communities has improved significantly over the past forty years, further research and monitoring should be implemented to adapt and match changing future scenarios.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».