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Enregistrement W2021397804 · doi:10.1029/2004jd005697

Wetland seasonal dynamics and interannual variability over northern high latitudes, derived from microwave satellite data

2005· article· en· W2021397804 sur OpenAlexafffundabout
Arnaud Mialon, Alain Royer, M. Fily

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésWetlandEnvironmental scienceLatitudeSatelliteSnowClimatologySpatial variabilitySpecial sensor microwave/imagerStructural basinSeasonalitySurface waterHydrology (agriculture)Brightness temperaturePhysical geographyAtmospheric sciencesMicrowaveMeteorologyGeologyGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new accurate determination of the spatial and temporal variations of northern wetland area extent, during the snow‐free period, is retrieved from the 19‐ and 37‐GHz passive microwave Special Sensor Microwave/Imager (SSM/I) brightness temperature database. The total fraction of water surface (FWS) area, corresponding to small lakes or reservoirs (area < 25 × 25 km2), inundated surfaces and natural wetland areas, computed on a weekly basis and averaged over the 1988–2001 period, gives a maximum summer extent of 10.10 ± 0.21 × 105 km2 for Canada and Alaska and 12.7 ± 0.35 × 105 km2 for Eurasia, above 50°N. The mean seasonal dynamics of wetland and inundated surfaces shows a maximum area extent during the months of July‐August‐September over North America (48°N–68°N) and between June and September over northern Eurasia. The interannual variations of the yearly total FWS area since 1988 show a slight increase (8% ± 3%) in Canada‐Alaska, mainly due to a decrease in the snow cover extent. The FWS interannual variability in the Ob River basin, which is well explained by the water discharge variations, shows an increase of 8.5% ± 1.5% between 1988 and 2001. The microwave‐derived FWS estimate and its dynamics present an interesting potential for studying the climate‐driven variability of wetlands and inundated areas.

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)0,000
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations38
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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