Cold-regions Hydrological Indicators of Change (CHIC) for ecological flow needs assessment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Ecological flow needs (EFN) frameworks incorporate a range of ecologically-relevant hydrological variables based on prior knowledge of river regime characteristics. However, when applied in cold regions, these approaches have largely ignored the influence of winter ice cover and the spring freshet on hydrological regimes: key components of river systems in cold regions with important direct effects on water quality, aquatic habitat and ecology. Here, we combine a review of the published literature on cold-regions hydrology and hydro-ecology with available hydrometric information for sites across Canada, a major cold-region country, to explore phenomena unique to these systems. We identify several ecologically-relevant hydrological measures (i.e. annual ice on/off dates, ice-cover duration, spring freshet initiation, peak water level during river ice break-up), pairing these with established metrics for incorporation into an enhanced suite of indicators specifically designed for cold regions. This paper presents the Cold-regions Hydrological Indicators of Change (CHIC), which can provide the basis for the assessment of EFN and climate change assessments in cold-region river ecosystems. <b>Editor</b> Z.W. Kundzewicz; <b>Guest editor</b> M. Acreman<b>Citation</b> Peters, D.L., Monk, W.A., and Baird, D.J., 2014. Cold-regions Hydrological Indicators of Change (CHIC) for ecological flow needs assessment. <i>Hydrological Sciences Journal</i>, 59 (3–4), 502–516.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 découle