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Enregistrement W2033593214 · doi:10.4296/cwrj2502181

Cumulative Impacts/Risk Assessment of Water Removal or Loss from the Great Lakes-St. Lawrence River System

2000· article· en· W2033593214 sur OpenAlexvenueno aff
Ralph J. Moulton, Douglas R. Cuthbert

Notice bibliographique

RevueCanadian Water Resources Journal / Revue canadienne des ressources hydriques · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Cumulative effectsRisk assessmentWater resource managementGeologyEcologyGeotechnical engineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Great Lakes and St. Lawrence River are a source of water for many communities and industries around their shores. A portion of this water removed from the lakes is consumed and not returned. There is a strong potential that consumption of water will increase in the future. In addition, there is concern that water could be removed from the Great Lakes for export to other countries. Any removal of water from the Great Lakes that is not returned will lower water levels in the lakes and St. Lawrence River. It is anticipated that warmer conditions may result from anthropogenic climate change, which could cause a further lowering of Great Lakes-St. Lawrence water levels. A qualitative evaluation was undertaken of the potential impacts of decreased water levels and of the risks posed by these impacts. Les Grands Lacs et le fleuve St-Laurent alimentent en eau de nombreuses agglomérations et industries situées sur leurs rives. Une partie de l’eau provenant des Grands Lacs n’y retourne pas. La consommation d’eau risque fort d’augmenter dans l’avenir et on appréhende que de l’eau puisée dans les Grands Lacs soit exportée. Le niveau d’eau dans les Grands Lacs et du St-Laurent s’abaissera si l’on n’y retourne pas l’eau utilisée. Le réchauffement climatique causé par les activités humaines pourrait abaisser davantage le niveau d’eau des Grands Lacs et du St-Laurent. C’est pourquoi on a entrepris une évaluation qualitative des répercussions possibles d’une diminution des niveaux d’eau et des dangers qui peuvent en découler.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,677
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,203 · 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.

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

Citations11
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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