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Enregistrement W2006231582 · doi:10.1139/f01-035

Application of a two-dimensional hydrodynamic reservoir model to Lake Erie

2001· article· en· W2006231582 sur OpenAlexvenueno aff
Leon Boegman, Mark Loewen, P. F. Hamblin, David A. Culver

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Invertebrate Ecology and Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Geological SurveyOhio Sea Grant College, Ohio State UniversityNational Oceanic and Atmospheric AdministrationOhio State University
Mots-clésEnvironmental sciencePlanktonForcing (mathematics)TurbulenceHydrology (agriculture)MeteorologyAtmospheric sciencesGeologyOceanographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The relative impacts of changes in nutrient loading and zebra mussel establishment on plankton in large lakes are strongly influenced by hydrodynamics, yet adequately modelling the temporal-spatial complexity of physical and biological processes has been difficult. We adapted a two-dimensional public domain model, CE-QUAL-W2, to test whether it could provide a hydrodynamically accurate simulation of the seasonal variation in the vertical-longitudinal thermal structure of Lake Erie. The physical forcing for the model is derived from surface meteorological buoys and measurements of precipitation, inflows, and outflows. To calibrate and validate the model, predictions were compared with an extensive set of field data collected during May through September 1994. The model accurately predicted water-level fluctuations without adjustment. However, significant modifications to the eddy coefficient turbulence algorithm were required to simulate acceptable longitudinal currents. The thermal structure was accurately predicted in all three basins, even though this laterally averaged model cannot simulate Coriolis effects. We are currently extending the model's water-quality module to include the effects of nutrient loading and zebra mussels on the plankton.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,796
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,218 · 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'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

Citations65
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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