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Enregistrement W2011569431 · doi:10.1029/2007gl032997

Salmon‐driven bed load transport and bed morphology in mountain streams

2008· article· en· W2011569431 sur OpenAlexaff
Marwan A. Hassan, Allen S. Gottesfeld, David R. Montgomery, Jon Tunnicliffe, Garry K. C. Clarke, Graeme Wynn, Hale Jones‐Cox, Ronald Poirier, Erland A. MacIsaac, Herb Herunter, Steve J. Macdonald

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaSkeena Fisheries CommissionUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBed loadSTREAMSSediment transportHydrology (agriculture)SedimentRiver morphologyEnvironmental scienceChannel (broadcasting)AlluviumBedformStream bedEcosystemGeologyDrainage basinEcologyGeomorphologyGeographyBiologyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Analyses of bed load transport data from four streams in British Columbia show that the activity of mass spawning salmon moved an average of almost half of the annual bed load yield. Spawning‐generated changes in bed surface topography persisted from August through May due to lack of floods during the winter season, defining the bed surface morphology for most of the year. Hence, salmon‐driven bed load transport can substantially influence total sediment transport rates, and alter typical alluvial reach morphology. The finding that mass‐spawning fish can dominate sediment transport in mountain drainage basins has fundamental implications for understanding controls on channel morphology and aquatic ecosystem dynamics, as well as stream responses to environmental change and designing river restoration programs for channels that have, or historically had large spawning runs.

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 enseignants0,269
Score d'incertitude au seuil0,534

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations126
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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