Série d’indicateurs du bassin du lac Winnipeg
Bibliographic record
Abstract
Le lac Winnipeg est le dixième plus grand lac d’eau douce du monde en superficie et le troisième plus grand réservoir d’eau douce. Son bassin hydrographique s’étend sur quatre provinces et quatre États américains. Le lac est important pour les Manitobains puisqu’il abrite une pêche commerciale et une pêche de subsistance considérables et constitue une source d’eau potable pour les résidents permanents et saisonniers, ainsi qu’une destination récréative et touristique. Les rivières qui alimentent le lac y transportent du phosphore, de l’azote et des matières solides en suspension provenant de l’ensemble du bassin hydrographique. Les rivières transportent également des polluants de sources ponctuelles et diffuses, comme les effluents municipaux et industriels et les eaux de ruissellement. Par conséquent, le lac subit une eutrophisation (enrichissement accéléré en éléments nutritifs), et la fréquence et la gravité des proliférations d’algues augmentent. D’autres aspects des activités humaines dans le bassin hydrographique du lac Winnipeg sont à prendre en considération : prélèvement d’eau; drainage; dérivation d’eau; érosion du sol; pratiques agricoles; and changements dans l’étendue des milieux humides.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".