Zones d'exposition potentielle pour des sites de salmoniculture en mer proposés à Terre-Neuve : calculs de la portée du triage initial de premier ordre et comparaisons de la cohérence
Bibliographic record
Abstract
Dans le présent document, nous décrivons un modèle simple, la zone d’exposition potentielle (ZEP), qui permet d’estimer la zone exposée aux rejets (aliments, fèces, médicaments administrés par voie alimentaire et pesticides utilisés lors de traitements sous forme de bain) résultant des activités de pisciculture. La ZEP fournit une estimation de l’échelle spatiale sur laquelle il faut examiner l’information concernant la présence d’espèces, les habitats et les activités humaines pour déterminer les interactions éventuellement préoccupantes dans le cadre d’un processus d’examen préalable initial pour les évaluations de sites d’aquaculture par Pêches et Océans Canada. La ZEP est un cercle centré sur le réseau de parcs, dont le rayon est égal à la moitié de l’échelle de longueur du réseau de parcs et avec une distance de transport déterminée à partir d’une vitesse du courant et d’un temps de transport. Nous calculons les ZEP pour 14 sites de pisciculture marine proposés à Terre-Neuve. Les ZEP associées aux déchets d’alimentation, aux fèces et aux médicaments administrés par voie alimentaire sont calculées à l’aide des vitesses du courant à mi-profondeur et des temps de transport en fonction du temps nécessaire pour que les particules coulent jusqu’au fond marin. Nous calculons les ZEP en milieu pélagique pour l’azaméthiphos et le peroxyde d’hydrogène en utilisant des vitesses du courant à 15 m sous la surface et un temps de transport fondé sur le temps nécessaire pour diluer la concentration de la dose de traitement à un seuil spécifié. Toutes les ZEP calculées ont des rayons allant de O(100) à O(1 000) m, à l’exception de la ZEP associée aux rejets de peroxyde d’hydrogène par des bateaux-viviers, qui a un rayon de 0 m puisque la concentration de traitement efficace présumée est inférieure à la concentration seuil. Les échelles de longueur estimées à partir des zones de dépôt prévues par le promoteur concordaient avec les échelles de longueur des ZEP en milieu benthique estimées à l’aide des vitesses moyennes du courant. Il convient de souligner qu’il est peu probable que le domaine entier d’une ZEP soit exposé, mais qu’avec un choix correct des variables d’entrée (c’est-à-dire vitesse du courant, vitesse de chute, profondeur, taux de dilution et concentration seuil), les ZEP devraient englober toutes les zones exposées.
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) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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".