Mesures et indicateurs géospatiaux des menaces pour l'habitat du poisson dans le bassin du fleuve Fraser, en prenant Thompson-Nicola comme étude de cas
Bibliographic record
Abstract
La gestion du poisson et de son habitat et la production de rapports à ce sujet exigent des renseignements spatialement complets sur les variations des menaces qui pèsent sur le poisson et son habitat dans l’ensemble du paysage et sur celles qui peuvent représenter le plus grand risque pour les écosystèmes et les espèces préoccupantes. Les méthodes géospatiales sont les mieux adaptées pour fournir de tels renseignements à grande échelle grâce à la modélisation et à la cartographie des menaces continues découlant des activités humaines et des perturbations du paysage, ainsi qu’à la projection des menaces liées aux changements climatiques dans une région. Nous avons effectué une évaluation des menaces cumulatives pour le réseau du bassin du fleuve Fraser afin d’estimer les menaces (appliquées ici en tant qu’exposition) importantes pour la gestion du saumon du Pacifique et des espèces en péril en eau douce et de caractériser les profils spatiaux des niveaux des menaces dans les cours d’eau et les étendues d’habitat des espèces focales. Nous avons présenté une méthodologie qui s’appuie sur les évaluations géospatiales existantes en Colombie-Britannique pour estimer les menaces d’origine anthropique que sont les espèces aquatiques envahissantes, la modification du débit, la destruction de l’habitat dans les cours d’eau, la fragmentation latitudinale, la fragmentation longitudinale, la perturbation du milieu riverain, les éléments nutritifs, la pollution et la sédimentation, ainsi que les menaces de risque d’inondation, de débit faible des cours d’eau, de débit élevé des cours d’eau et de températures chaudes des cours d’eau liées aux changements climatiques. Nous avons fourni des estimations et des résumés des menaces dans les cours d’eau, les bassins hydrographiques et l’étendue de l’habitat du saumon du Pacifique et des espèces en péril. Nous avons également évalué la capacité de réévaluer les menaces au fil du temps pour la production de rapports sur l’état des menaces pesant sur l’état du poisson et de son habitat en fonction des données d’entrée. Nous avons ensuite donné des exemples montrant la manière dont l’information provenant des cotes des menaces, des intrants connexes et des valeurs du saumon (unités de conservation, habitat de fraie favorable modélisé) peut être utilisée collectivement pour guider la planification des priorités pour la gestion et la restauration et leur classement par ordre de priorité. Nous l'avons fait pour l’unité hydrographique écologique de Thompson-Nicola et fourni des renseignements spatiaux liés à la restauration des zones riveraines, à l’allocation de prélèvement d’eau et à l’atténuation des obstacles. Les incertitudes et les limites, ainsi que les étapes de la future évaluation des menaces cumulatives, ont été détaillées.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
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".