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Enregistrement W2070449671 · doi:10.1002/rra.878

Fine‐grained sediment in river systems: environmental significance and management issues

2005· article· en· W2070449671 sur OpenAlexaffabout
Philip N. Owens, Ramón J. Batalla, Alison Collins, Basil Gómez, D. Murray Hicks, Arthur J. Horowitz, G. M. Kondolf, Mike Marden, M.J. Page, D. H. Peacock, Ellen L. Petticrew, Wim Salomons, Noel A. Trustrum

Notice bibliographique

RevueRiver Research and Applications · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Sediment Transport Processes
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesU.S. Army Corps of EngineersEuropean CommissionNational Oceanic and Atmospheric AdministrationU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésSedimentEnvironmental scienceHabitatRiver managementHydrology (agriculture)Sustainable managementNatural (archaeology)EcologyEnvironmental resource managementGeologySustainabilityGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Fine‐grained sediment is a natural and essential component of river systems and plays a major role in the hydrological, geomorphological and ecological functioning of rivers. In many areas of the world, the level of anthropogenic activity is such that fine‐grained sediment fluxes have been, or are being, modified at a magnitude and rate that cause profound, and sometimes irreversible, changes in the way that river systems function. This paper examines how anthropogenic activity has caused significant changes in the quantity and quality of fine‐grained sediment within river systems, using examples of: land use change in New Zealand; the effects of reservoir construction and management in different countries; the interaction between sediment dynamics and fish habitats in British Columbia, Canada; and the management of contaminated sediment in USA rivers. The paper also evaluates present programmes and initiatives for the management of fine sediment in river systems and suggests changes that are needed if management strategies are to be effective and sustainable. Copyright © 2005 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations683
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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