A new approach to the application of electrical resistance sensors to measuring the onset of ephemeral streamflow in wetland environments
Notice bibliographique
Résumé
Ephemeral streamflow events in headwater catchments are significant in terms of the flux of sediments, solutes, and discharge out of a catchment. Existing attempts to monitor these events, however, have traditionally been restricted to a limited series of manual observations or the use of temperature sensors which demand a great deal of data interpretation and often introduce significant timing errors. The use of electrical resistance sensors has been found to be one potential alternative, but this method has not yet been fully explored. This paper builds upon this method, presenting a new low‐cost ephemeral streamflow (ES) sensor which is able to detect the onset and cessation of ephemeral streamflow events at high spatial and temporal resolutions. Furthermore, the data collected by the ES sensor needs only minimal interpretation. Laboratory testing reveals that the sensors are able to clearly distinguish between the presence and absence of water. Field testing in a small peatland headwater catchment in the South Pennines, United Kingdom, confirmed that the sensors were robust enough to withstand field conditions. Careful site selection enabled the production of a high‐quality data set, showing the timings of multiple ephemeral streamflow events at numerous locations within the catchment. The low cost, good performance, and minimal data interpretation requirements of the ES sensors permit unprecedented high‐resolution monitoring of ephemeral streamflows.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».