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Enregistrement W1886966985 · doi:10.1002/0470848944.hsa169

Hydrochemical Processes in Snow‐Covered Basins

2005· other· en· W1886966985 sur OpenAlexaff
John W. Pomeroy, H. G. Jones, Martyn Tranter, Gro Lilbæk

Notice bibliographique

RevueEncyclopedia of Hydrological Sciences · 2005
Typeother
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnowMeltwaterSnowmeltSnowpackEnvironmental chemistryWeatheringLeaching (pedology)ChemistryEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Soil waterGeologyGeochemistrySoil scienceGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article reviews several aspects of snow hydrochemistry: the chemistry of snowfall including chemical incorporation in snowfall and snowfall chemistry variability, the chemistry of cold, dry snowcovers including snow redistribution, snow–atmosphere chemical exchange and in‐pack chemical transformations, the chemistry of wet and melting snowcovers including solute leaching, particulate interactions and microbial activity, and snow‐covered basin hydrochemistry with an emphasis on nutrient chemistry. The emphasis is on the processes of chemical transformation in seasonal snowpacks and meltwaters with strong attention to the broad ecosystem view of snow chemistry rather than solely focusing on acidification effects from snowmelt. The seasonal snowcover is shown to be a dynamic hydrochemical system with strong ecological interactions. Besides wet deposition by snowfall and rain, the processes of wind redistribution, dry deposition, volatilization, crystal metamorphism, photolysis, microbial uptake and release, solute elution, and meltwater movement strongly affect the chemistry of both the snowpack and meltwaters. Snowmelt chemistry alone is rarely directly responsible for major chemical fluctuations in water bodies, but meltwater has an important role in transporting ions from soils and organic material to water bodies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,743
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,216 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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