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Enregistrement W1988207726 · doi:10.1002/2014jd021951

A national‐scale assessment of long‐term water budget closures for Canada's watersheds

2014· article· en· W1988207726 sur OpenAlexafffundabout
Shusen Wang, Daniel W. McKenney, Jiali Shang, Junhua Li

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaCanadian Forest ServiceNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesNatural Resources Canada
Mots-clésEvapotranspirationStreamflowEnvironmental sciencePrecipitationArcticHydrology (agriculture)STREAMSClimatologyScale (ratio)Physical geographyGeographyMeteorologyDrainage basinEcologyOceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study examined the long‐term water budget closures for 370 watersheds over Canada's landmass by using 30 years' (1981–2010) data products recently produced for precipitation (P) gridded using climate station measurements, land surface evapotranspiration (ET), and water surface evaporation (E0) obtained by the Ecological Assimilation of Land and Climate Observations (EALCO) model, and observed streamflow (Q). The results show that 29%, 58%, and 83% of the watersheds were closed within 5%, 10%, and 20% of P, respectively. The positive and negative imbalances among the 370 watersheds are largely offset and the national scale average is −24 mm yr−1, or 4.2% of P. Water budget closures have large variation across the landmass. Regions with sparse or less accurate monitoring of P such as the mountainous region and the Arctic exhibit the largest water imbalances. Further efforts on enhancing the climate observation networks, improving spatial models for P and ET estimates, and streamflow measurements are all likely critical for a better understanding of Canada's water budgets.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,175

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations51
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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