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Enregistrement W1957552617 · doi:10.1029/2012gl053033

Cross‐regional prediction of long‐term trajectory of stream water DOC response to climate change

2012· article· en· W1957552617 sur OpenAlexaff
Hjalmar Laudon, Jim Buttle, Sean K. Carey, Jeffrey J. McDonnell, K. J. McGuire, Jan Seibert, J. B. Shanley, Chris Soulsby, Doerthe Tetzlaff

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensGlobal Institute for Water SecurityMcMaster UniversityUniversity of SaskatchewanTrent University
Organismes subventionnairesNorthern Research StationLeverhulme TrustU.S. Department of Agriculture
Mots-clésSTREAMSDrainage basinEnvironmental scienceDissolved organic carbonClimate changeHydrology (agriculture)Surface waterLatitudeRange (aeronautics)Physical geographyGeologyOceanographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is no scientific consensus about how dissolved organic carbon (DOC) in surface waters is regulated. Here we combine recent literature data from 49 catchments with detailed stream and catchment process information from nine well established research catchments at mid‐ to high latitudes to examine the question of how climate controls stream water DOC. We show for the first time that mean annual temperature (MAT) in the range from −3° to +10° C has a strong control over the regional stream water DOC concentration in catchments, with highest concentrations in areas ranging between 0° and +3° C MAT. Although relatively large deviations from this model occur for individual streams, catchment topography appears to explain much of this divergence. These findings suggest that the long‐term trajectory of stream water DOC response to climate change may be more predictable than previously thought.

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)0,001
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 enseignants0,220
Score d'incertitude au seuil0,503

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations164
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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