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Enregistrement W2010661322 · doi:10.4296/cwrj2703245

Hydro-Climatic Trends in the Hudson Bay Region, Canada

2002· article· en· W2010661322 sur OpenAlexaffvenueabout
Alexandre S. Gagnon, William A. Gough

Notice bibliographique

RevueCanadian Water Resources Journal / Revue canadienne des ressources hydriques · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNorthwestern University
Mots-clésBayOceanographyEnvironmental scienceGeographyClimatologyGeologyHydrology (agriculture)Physical geographyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Long-term streamflow time series were analysed to provide evidence of climate change in the Hudson Bay region. We also investigated whether relationships exist between streamflow and proximal temperature and precipitation time series. The Mann-Kendall test for trend reveals an earlier occurrence of the spring peak flow in three rivers flowing into southern Hudson Bay, with a statistically-significant warming trend for spring temperature. In the northwestern Hudson Bay region, precipitation has significantly increased in all seasons, resulting in increasing trends in the discharge of the Kazan River. In contrast, a decrease in river discharge was detected in central Manitoba, because of warmer temperatures and less abundant rainfall. On the east side of Hudson Bay, statistically-significant streamflow trends were detected for individual months, but temporally and spatially coherent patterns could not be identified. This study of the Hudson Bay streamflow provides evidence of climate change using streamflow and climate data in the Hudson Bay region over the past century. The climate change signal is not spatially uniform and is obscured when the Hudson Bay basin is treated as a single large region.

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)0,001
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,165 · 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

Citations27
Publié2002
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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