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Enregistrement W2006235772 · doi:10.4296/cwrj3201001

Quantifying the Impact of Hydrometric Network Reductions on Regional Streamflow Prediction in Northern Canada

2007· article· en· W2006235772 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Christopher Spence, P. Saso, Jara Rausch

Notice bibliographique

RevueCanadian Water Resources Journal / Revue canadienne des ressources hydriques · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStreamflowExtrapolationEnvironmental scienceStructural basinDrainage basinClimatologyConfidence intervalRegressionHydrology (agriculture)StatisticsGeographyGeologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrometric monitoring in northern Canada, as in much of the country, was reduced during the mid-1990s in response to fiscal pressures on the federal government. This study uses a combination of canonical correlation and multiple regression analysis to quantify the influence of discontinuing these gauges on prediction of ungauged streamflows in the region. Thirty-four stations in the Mackenzie Basin measuring streamflow from catchments in the Yukon, the Northwest Territories, northern Alberta and northern British Columbia were selected for the analysis. Twelve of the 34 stations are now closed. The difference in the predictive capability, as determined by a jack-knife procedure, between using only the active stations versus using both active and discontinued stations is assumed to represent the impacts of reducing the network size. When the 12 closed stations were not used in the analysis, extrapolation error increased by ~16% for all flow regimes. Uncertainty, as expressed by the confidence interval, remained the same for the average streamflow regime but doubled for the high flow regime. Changes in climate and the landscape will eventually result in the data from the discontinued stations being inappropriate for use in engineering design, resulting in the estimated increased error and uncertainty in streamflow prediction reported here. This uncertainty is likely to be dealt with by over-designing structures, a costly measure in northern Canada. Conversely, the risks associated with under-design could increase.

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 enseignants0,274
Score d'incertitude au seuil0,873

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations30
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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