Areal differentiation of snow accumulation and melt between peatland types in the James Bay Lowland
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Snow accumulation and melt between various peatland types in the James Bay Lowlands is poorly understood despite being a significant source of fresh water to the saline James Bay. Many topographical factors that control snow accumulation and melt (e.g. slope, aspect) are not relevant in the James Bay Lowlands because of the extremely low relief. Thus, vegetation characteristics (e.g. winter leaf area index, tree density), which are strongly linked to peatland type, may dictate spatial patterns of snow accumulation and melt across the landscape. A 1.5‐km long transect that bisected five peatland types representative of the local area was used to determine average snow depth, density and water equivalence for each of the landscape units. The peatland types were classified, in part, because of the density of treed vegetation and were named open bog, open shrub fen, low‐density treed fen, medium density treed bog and high‐density treed fen. Those with medium or high‐density treed vegetation accumulated significantly more snow than those with low or open densities. Snow density, however, showed no correlation with landscape unit, and snowmelt proceeded at similar rates between all landscape units because of the relatively open canopy typical of this environment. A randomization test showed that the areally weighted basin average snow depth estimates varied by less than 10 cm as a result of the small but statistically significant differences in snow accumulation among landscape units. These differences are therefore relatively unimportant for accurately quantifying basin‐wide snow depth in this landscape. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».