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Enregistrement W1966528669 · doi:10.1139/x10-227

Effects of needleleaf forest cover on radiation and snowmelt dynamics in the Canadian Rocky Mountains

2011· article· en· W1966528669 sur OpenAlexaffvenueabout
C. R. Ellis, John W. Pomeroy, Richard Essery, Timothy E. Link

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésSnowmeltShortwave radiationSnowSnowpackEnvironmental scienceForest coverPhysical geographyAtmospheric sciencesEcologyGeologyGeographyRadiationGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Radiation is the main energy source for snowpack warming and melt in mountain needleleaf forests, and runoff from these forests is the main contributor to spring river flows in western North America. Utilizing extensive field observations, the effect of needleleaf forest cover on radiation and snowmelt timing was quantified at pine and spruce forest sites and nearby clearings of varying slope and aspect in an eastern Canadian Rocky Mountain headwater basin. Compared with open clearing sites, shortwave radiation was much reduced under forest cover, resulting in smaller differences in melt timing between forested slopes relative to open slopes with different aspects. In contrast, longwave radiation to snow was substantially enhanced under forest cover, especially at the dense spruce forest sites where longwave radiation dominated total energy for snowmelt. In both pine and spruce environments, forest cover acted to substantially reduce total radiation to snow and delay snowmelt timing on south-facing slopes while increasing total radiation and advancing snowmelt timing on north-facing slopes. Results strongly suggest that impacts on radiation to snow and snowmelt timing from changes in mountain forest cover will depend much on the slope and aspect at which changes occur.

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 enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,290

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations97
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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