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Enregistrement W1803816305 · doi:10.2134/jeq2015.01.0043

Selecting Color-based Tracers and Classifying Sediment Sources in the Assessment of Sediment Dynamics Using Sediment Source Fingerprinting

2015· article· en· W1803816305 sur OpenAlexafffundabout
Louise Barthod, Kui Liu, David A. Lobb, Philip N. Owens, Núria Martínez‐Carreras, Alexander J. Koiter, Ellen L. Petticrew, Gregory K. McCullough, Cenwei Liu, Leticia Gaspar

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Quality · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil erosion and sediment transport
Établissements canadiensUniversity of Northern British ColumbiaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesEnvironment CanadaAgriculture and Agri-Food CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSedimentEnvironmental scienceGeologyHydrology (agriculture)GeomorphologyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of sediment color as a fingerprint property to determine sediment sources is an emerging technique that can provide a rapid and inexpensive means of investigating sediment sources. The present study aims to test the feasibility of color fingerprint properties to apportion sediment sources within the South Tobacco Creek Watershed (74 km2) in Manitoba, Canada. Suspended sediment from 2009 to 2011 at six monitoring stations and potential source samples along the main stem of the creek were collected. Reflectance spectra of sediments and source materials were quantified using a diffuse reflectance spectrometry, and 16 color coefficients were derived from several color space models. Canonical discriminant analysis was used to reclassify and downsize sediment source groups. After the linear additive test and stepwise discriminant function analysis, four color coefficients were chosen to fit the Stable Isotope Analysis in R model. Consistent with the conventional fingerprinting approach, the color fingerprint results demonstrated a switch in the dominant sediment source between the headwaters and the outlet of the watershed, with the main sources being topsoil in the upper reaches, whereas outcrop shale and stream bank materials dominated in the lower reaches. The color fingerprinting approach can be integrated with conventional fingerprints (e.g., geochemical and fallout radionuclide properties) to improve source discrimination, which is a key component for source ascription modeling. We concluded that the use of color fingerprints is a promising, cost-effective technique for sediment source fingerprinting. Core Ideas Defining sources and testing the behavior of tracers are critical for sediment source apportionment. The predominant sources of river sediment varied at different reaches of the study creek. Integrating color and conventional fingerprinting techniques likely improves source apportionment. Color fingerprinting is a promising, cost-effective technique for sediment source ascription.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,333

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,233 · 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 tête enseignante, 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

Citations54
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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