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Enregistrement W7132878800

"Evaluating the effect of tree cover on stream surface temperature and red side dace habitat using thermal infrared imaging."

2023· other· en· W7132878800 sur OpenAlexaboutno aff
Shraddhaben K. Vadgama

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2023
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRiparian zoneSTREAMSHydrology (agriculture)Context (archaeology)WatershedHabitatVegetation (pathology)Land cover
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The red side dace is an endangered minnow mainly located within the streams flowing around the city of Toronto. Rapid urbanization has significantly impacted land surface temperature, resulting in an urban heat island effect. Developed areas also raise the temperature of the surrounding adjacent areas, including forests, streams, and rivers. In the context of the warming climate, it is vital to understand the drivers influencing stream temperature to mitigate negative biodiversity outcomes. The detrimental impact of urban development and loss of riparian vegetation has increased stream temperatures and modified aquatic species' thermal habitat, including the red side dace. However, it is not clear to what degree tree canopy cover influences stream temperatures and thermal habitat. In this study, I aimed to improve our understanding of how tree cover affects stream surface temperature using drone-mounted thermal infrared imaging with the specific objectives of assessing how tree cover influences red-side dace thermal habitat. The study was carried out at a watershed restoration site owned by Toronto and Region Conservation Authority in Markham, Ontario, Canada. My specific objectives were to 1) assess how stream temperature differs between locations sampled up- and down-stream from the cluster of trees along the watercourse at different distances from the tree cluster using paired t-tests and 2) model how this effect varies with tree foliage cover and run of the stream covered by foliage using linear regression. I found evidence that water temperatures downstream from tree clusters were significantly cooler than upstream temperatures at a distance of 4.5 meters from the cluster. However, I did not find any evidence that the percentage of tree foliage and run of the stream covered by the tree cluster affected this difference. This research highlights the drone-based thermal imaging method as an effective system for evaluating stream surface temperature and understanding tree cover's relationship with the stream's temperature. This study will provide the preliminary foundation to identify the impact of tree cover on thermal habitat and contribute towards red side dace conservation and habitat restoration initiative carried by the Toronto Region Conservation Authority (TRCA).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,320 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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