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Enregistrement W2007484458 · doi:10.1002/hyp.7861

A simultaneous analysis of gradual and abrupt changes in Canadian low streamflows

2010· article· en· W2007484458 sur OpenAlexaffabout
Eghbal Ehsanzadeh, Taha B. M. J. Ouarda, Hadiza Moussa Saley

Notice bibliographique

RevueHydrological Processes · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHydro-QuébecInstitut National de la Recherche ScientifiqueEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrend analysisEnvironmental scienceClimatologySeries (stratigraphy)Monotonic functionFlow (mathematics)Climate changeStatisticsMathematicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In most studies, trend detection is performed under the assumption of a monotonic trend. However, natural processes and, in particular, hydro‐climatic variables may not conform to this assumption. This study performs a simultaneous evaluation of gradual and abrupt changes in Canadian low streamflows using a modified Mann–Kendall (MK) trend test and a Bayesian multiple change‐point detection model. Statistical analysis, using the whole record of observation (under a monotonic trend assumption), shows that winter and summer low flows are dominated by upward and downward trends, respectively. Overall, about 20% of low flows are characterized by significant trends, where ∼80% of detected significant trends are upward (downward) for winter (summer) season. Change‐point analysis shows that over 50% of low‐flow time series experienced at least one abrupt change in mean or in direction of trend, of which ∼50% occurred in 1980s with a mode in 1987. Analysis of segmented time series based on a common change‐point date indicates a reduced number of significant trends, which is attributed to first, the change in nonstationarity behaviour of low flows leading to less trend‐type changes in the last few decades; and second, the false detection of trends when the sample data are characterized by shifts in mean. Depending on whether the monotonic trend assumption holds, the on‐site and regional interpretation of results may vary (e.g. winter low flow) or even lead to contradictory conclusions (e.g. summer low flow). Trend analysis of last two decades of streamflows shows that (1) winter low flows are increasing in eastern Canada and southern British Columbia, whereas they are decreasing in western Canada; (2) summer low flows are increasing in central Canada, southern British Columbia and Newfoundland, whereas they are decreasing in Yukon and northern British Columbia and also in eastern Ontario and Quebec. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.

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 enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil0,330

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations50
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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