Notice bibliographique
Résumé
A 2009 study revealed serious flaws in a standard technique used by hydrological researchers to understand how changes in watershed land use affect stream flow behaviors, such as peak flows. The study caused academics and government agencies alike to rethink decades of watershed research and prompted Kuraś et al. to reinvestigate a number of long‐standing assumptions in watershed research using a complex and well‐validated computer model that accounts for a range of internal watershed dynamics and hydrologic processes. For the test site at 241 Creek in British Columbia, Canada, the authors found not only that deforestation increased the severity of floods but also that it had a scaling influence on both the magnitudes and frequencies of the floods. The model showed that the larger the flood, the more its magnitude was amplified by deforestation, with 10‐to 100‐year‐return‐period floods increasing in size by 9%–25%. Following a simulated removal of half of the watershed's trees, the authors found that 10‐year‐return‐period floods occurred twice as often, while 100‐year‐return‐period events became 5–6.7 times more frequent. This proportional relationship between the increase in flood magnitudes and frequencies following deforestation and the size of the flood runs counter to the prevailing wisdom in hydrological science.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».