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Enregistrement W1975000726 · doi:10.4296/cwrj3101025

Influence of Pacific Climate Patterns on Low-Flows in British Columbia and Yukon, Canada

2006· article· en· W1975000726 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Jon Y Wang, Paul H. Whitfield, Alex J. Cannon

Notice bibliographique

RevueCanadian Water Resources Journal / Revue canadienne des ressources hydriques · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyClimatologyOceanographyPhysical geographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated the low-flow response (low-flow frequencies, magnitudes and locations) of rivers in British Columbia and Yukon, Canada to the Pacific Decadal Oscillation (PDO) and the El Niño/Southern Oscillation (ENSO). Using stream discharge data from four hydrometric stations in each of four regions of BC (Southern Coast, Southern Interior, Northern Coast and Northern Interior) and the southern Yukon, coherent responses of low streamflows to PDO and ENSO were identified and examined. Low streamflows were defined as flows less than the 10th percentile on a given day compared to the historical streamflow series for that day. It was found that PDO and ENSO both influenced low streamflows in all study regions except Yukon. The PDO signal influenced low-flows more significantly and consistently than the ENSO signal. However, the PDO signal was modulated by ENSO, either strengthening or weakening low-flows depending on geographic location. ENSO had inconsistent impacts on low-flows with large differences between geographic areas. At the study watersheds in BC, correlation analysis showed that 14 and 13 of the 16 rivers showed significant associations between PDO index and low-flow frequencies and low-flow magnitudes, respectively. Temporal location of low-flow is affected by PDO in coastal BC but not in the interior and Yukon. None of the rivers in Yukon showed significant correlations between low-flows and Pacific climate patterns.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,159
Écart entre enseignants0,154 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations36
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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