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Enregistrement W2030066141 · doi:10.2166/nh.2008.003

Hydroclimatic analysis of an ice-scar tree-ring chronology of a high-boreal lake in Northern Québec, Canada

2008· article· en· W2030066141 sur OpenAlexafffundabout
Mickaël Lemay, Yves Bégin

Notice bibliographique

RevueHydrology research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesArcticNet
Mots-clésFlood mythDendrochronologyClimatologyPhysical geographyPrecipitationChronologyShoreGeologyEnvironmental scienceGeographyOceanographyMeteorologyArchaeologyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ice-scars were investigated to reconstruct the ice-flood history of Corvette Lake in Northern Québec in an attempt to determine the hydrological threshold of shore ice and identify the accompanying climatic conditions. The ice-scar record started around 1850 and showed a rapid increase in frequency at the start of the 1930s, while trees damaged by the ice were already mature and established over several decades. The study supports the hypothesis that this shift could correspond to an increase in flood discharge. Hydrological analysis of every event that occurred since 1961, the year during which instrumental recording began, indicated that scar frequency and scar maximum height were strongly correlated with average recession discharge, average flood discharge, peak discharge and flood onset. Ice-scars provided a discontinuous record of discrete events triggered by hydrologic extremes that were used to document the instrumental record using logistic regression. Results from multiple regressions suggested that ice-scars correspond to years with highs in total precipitation from January to March and from May to June, in the sum of degree-days of frost in April, and in the sum of degree-days of heat from October to April. Although imperfect for reconstructing past events, this study exemplifies the potential use of ice-scars for extending the historical record of ice-floods with hydroclimatic significance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,853

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
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)0,0010,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, 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

Citations13
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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